Kernel Memory 中进行文档处理的时候可以上传图片作为文档,这时候就需要使用到 OCR 技术来识别图片中的文字。
官方默认的库中,提供了 Azure Document Intelligence 的扩展服务,可以通过 Azure 的服务来进行 OCR。
方法也非常简单,只需要在构建 Kernel Memory 的时候,调用 WithAzureAIDocIntel
方法,提供相应的参数即可。
var _ = new KernelMemoryBuilder(appBuilder.Services) //... .WithAzureAIDocIntel(new AzureAIDocIntelConfig()) // <- register azure document intelligence .Build();
如果没有Azure 服务的话,也可以使用自定义的 OCR 服务,例如 PaddleSharp OCR。
实现自定义的 OCR 服务,需要实现 IOcrEngine
接口,该接口的定义相对比较简单,其中只有一个ExtractTextFromImageAsync
方法。
public interface IOcrEngine { Task<string> ExtractTextFromImageAsync(Stream imageContent, CancellationToken cancellationToken = default(CancellationToken)); }
使用 PaddleSharp 我们需要安装以下 Nuget 包:
Sdcb.PaddleInference Sdcb.PaddleOCR Sdcb.PaddleInference.runtime.win64.mkl OpenCvSharp4.runtime.win Sdcb.PaddleOCR.Models.Local
然后实现 IOcrEngine
接口:
public class PaddleSharpOcrEngine(FullOcrModel model) : IOcrEngine { private readonly FullOcrModel _model = model; public async Task<string> ExtractTextFromImageAsync(Stream imageContent, CancellationToken cancellationToken = default) { using var all = new PaddleOcrAll(_model, PaddleDevice.Mkldnn()); using var memoryStream = new MemoryStream(); await imageContent.CopyToAsync(memoryStream); using Mat src = Cv2.ImDecode(memoryStream.ToArray(), ImreadModes.Color); PaddleOcrResult result = all.Run(src); return result.Text; } }
在构建 Kernel Memory 的时候,注册自定义的 OCR 服务:
var model = LocalFullModels.EnglishV3; var memory = new KernelMemoryBuilder(appBuilder.Services) //... .AddSingleton<IOcrEngine>(new PaddleSharpOcrEngine(model))// <- register paddle ocr .Build();
注册完成之后,后续处理图片文件的过程中,就会自动调用 PaddleSharp OCR 服务了。
await memory.ImportDocumentAsync("./kernel_memory_readme.png"); var question = "What's Kernel Memory?"; var answer = await memory.AskAsync(question); Console.WriteLine($"Q: {question}"); Console.WriteLine($"A: {answer.Result}");
以上代码实现已经上传至 GitHub.