Neuroloq විසින් නවීන කර ඇති attachment pipeline එක, ලේඝු කේතයක් පමණක් භාවිතා කරමින්, ලේඝු OCR තීරණයක් ගනී. මෙහි ප්රධාන අදහස වන්නේ අඩු පිරිවැයෙන්, නිරවද්යව, සෙවීමට සුදුසු පಠයක් ලබා දීමයි. ඒ සඳහා පළමුව attachment එක ලේඝු ලේඛනයක් වැනිදැයි තීරණය කර, පසුකාලීන OCR මාදිලිය තෝරා ගනී.
මෙම පද්ධතියේ මුල් අනුවාදය, ගොනු නාමය මත පදනම්ව සෑම රූපයක්ම එක් vision පියවරකට යවා, එය transcript ලෙස සුරකින්නේ. එය screenshots, code snippets, terminal output වැනි දෘශ්යයන් පදනම් කරගත්තාත්, එම දත්ත තුළ ඇත්තේ ලේඛන තලය නොව, පින්තූර අන්තර්ගතය පමණක් විය. ඒ නිසා කෙටි ලිපි, හස්තලේඛන වැනි දේවල් වැරදි OCR මගින් අර්ථහීන වී ගියහ.
දෝෂය සලකා බැලීම සඳහා, Neuroloq දැන් classifyAttachment සහ detectOcrMode යන දෙකම භාවිතා කරයි. පළමුව attachment එක document‑likeදැයි තීරණය කර, එම අවස්ථාවේ OCR mode (printed හෝ handwritten) තෝරා ගනී. මෙය කේතයේ DOCUMENT_KEYWORDS හා OCR_MODE_HINTS මගින් කීවර්ඩ් පදයන් සොයාගෙන සිදු වේ.
ශ්රී ලංකාවට ඇති වැදගත්කම
ශ්රී ලංකාවේ ඩිජිටල් ශිෂ්යයන්, ව්යාපාරිකයින්, සහ සංවර්ධකයන් සඳහා මෙම තාක්ෂණය අර්ථවත් වේ. සිසුන්ට තාක්ෂණික ලේඛන, කේත screenshots, හස්තලේඛන වැනි දේ සරලව සෙවීමට සහ අදාළ තොරතුරු ඉක්මනින් ලබා ගැනීමට හැකියාව ලැබේ. සංවර්ධකයින්ට API මගින් මෙම OCR සේවාවන් ඔවුන්ගේ යෙදුම් වලට එක් කිරීමට, පරිශීලක අත්දැකීම වැඩි දියුණු කිරීමට සහ පද්ධති පිරිවැය අඩු කිරීමට අවස්ථාව ලැබේ. ව්යාපාරිකයන්ට අන්තර්ගත කළමනාකරණය, දත්ත ගබඩා කිරීම, සහ සෙවීමේ කාර්යක්ෂමතාවය වැඩි කිරීමෙන් කාර්ය සාධනයේ විශාල වර්ධනයක් ලැබේ.
ඉදිරි කාලයේ, Neuroloq තවත් දෘශ්ය-තොරතුරු (aspect ratio, EXIF) පරීක්ෂා කිරීමේ පියවර එකතු කර, OCR තීරණයේ නිරවද්යතාවය වැඩි කර ගැනීමට සැලසුම් කරයි. එමඟින් පද්ධතිය තවත් ස්ථාවර, වේගවත්, සහ පිරිවැය අඩු වන සේවාවක් බවට පත්වේ.
අවසානයේ, ලේඝු කේතයක් මත පදනම්ව, නියමිත OCR ප්රවාහය සැකසීමෙන්, Neuroloq පරිශීලකයින්ට විශ්වාසනීය, සෙවිය හැකි, සහ අඩු පිරිවැයෙන් ලැබෙන පඬුලක් ලබා දේ.
