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OCR API 技术的核心原理 OCR（Optical Character Recognition）技术通过图像处理和机器学习算法，将图片或扫描文档中的文字转换为可编辑的文本数据。其核心流程包括图像预处理、文字检测、字符分割和字符识别。现代OCR API通常基于深度学习模型，如CNN（卷积神经网络）和RNN（循环神经网络），显著提升了识别准确率。 从手动录入到智能识别的演进 传统手动录入依赖人工输入，效率低且易出错。OCR技术的出现实现了自动化文本提取，但早期版本受限于印刷质量与字体类型。随着AI技术的发展，OCR API已能处理复杂场景，如手写体、倾斜文本、低光照图像，甚至支持多语言混合识别...

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什么是Prompt Prompt是用户输入给AI模型的指令或问题，用于引导模型生成特定输出。在自然语言处理中，Prompt的设计直接影响模型响应的质量和准确性。良好的Prompt能够帮助模型理解任务需求，减少歧义。 Prompt通常分为开放式和封闭式。开放式Prompt允许模型自由发挥，如“写一篇关于人工智能的文章”。封闭式Prompt则限制输出范围，如“用三个句子总结量子计算”。 Prompt设计的基本原则 明确性 Prompt应清晰表达需求，避免模糊描述。例如，“写一篇1000字的技术文章”比“写点技术内容”更明确。 简洁性 避免冗余信息，聚焦核心需求。例如，“总结这篇文章”比“请阅读以下...