ديب سيك OCR: منصة مفتوحة لاستخراج البيانات من المستندات الضخمة بدقة عالية
يضغط النموذج المحتوى بصرياً فيتذكر الصفحات كصور مضغوطة
مع تنامي الحاجة إلى رقمنة الوثائق وتحسين كفاءة المعالجة، تقدم منصة ديب سيك OCR نفسها كأداة مفتوحة المصدر متخصصة في استخراج النصوص من الصور والمستندات متعددة اللغات، مع الحفاظ على البنية البصرية الأصلية.
تم تصميمها لتلبية احتياجات الفرق التقنية التي تتعامل مع كميات ضخمة من الملفات، وتعمل على تسريع مهام الأرشفة، الامتثال، والتحول الرقمي.
تم إطلاق ديب سيك OCR رسمياً في 23 أكتوبر 2025، ضمن سلسلة من المشاريع المفتوحة التي تطورها شركة ديب سيك DeepSeek الصينية، بهدف تمكين المطورين والباحثين من أدوات ذكية عالية الكفاءة في مجال التعرف البصري على النصوص.
سواء كان الهدف هو أتمتة إدخال البيانات، أرشفة العقود، أو بناء أنظمة بحث ذكية داخل المؤسسات، توفر ديب سيك OCR بنية مرنة وقابلة للتخصيص تدعم أكثر من 90 لغة، بما في ذلك اللغات المكتوبة من اليمين إلى اليسار مثل العربية، الفارسية، الأردية، والعبرية.
كما تتيح المنصة تحويل الوثائق إلى صيغ منظمة مثل Markdown وJSON، مما يسهل استخدامها في تطبيقات التوثيق، الأرشفة، ودمجها في أنظمة إدارة المحتوى أو قواعد البيانات المؤسسية.
تعتمد المنصة على نموذج متكامل يجمع بين ضغط الرموز البصرية والتفسير السياقي باستخدام نماذج اللغة الكبيرة (LLMs)، ما يتيح تحويل الصور إلى نصوص منظمة دون التضحية بجودة البيانات أو خصوصيتها.
حالات الاستخدام
تُستخدم ديب سيك OCR في مجموعة واسعة من التطبيقات العملية، منها:
– تحويل ملفات PDF المصورة إلى نصوص قابلة للبحث. – استخراج البيانات من الفواتير، العقود، والإيصالات التجارية.
– أرشفة المجلات القديمة والملاحظات المكتوبة بخط اليد.
– دعم مشاريع المكتبات الرقمية والإنسانيات الرقمية.
ديب سيك OCR: أبرز الميزات التقنية
استخراج ذكي من الصور المعقدة:
تتميز ديب سيك OCR بقدرتها على التعامل مع الصور التي تحتوي على محتوى كثيف مثل الفواتير والمجلات متعددة الأعمدة.
فهي لا تكتفي باستخراج النصوص، بل تحافظ على التنسيق الأصلي للوثيقة، بما في ذلك ترتيب الأعمدة والعناوين، مما يجعلها مثالية لأرشفة المستندات أو تحويلها إلى ملفات قابلة للبحث.
نماذج متعددة تناسب مختلف الاحتياجات:
توفر المنصة خيارات متنوعة من النماذج حسب حجم المهمة ودقتها المطلوبة. النموذج Tiny يناسب المهام السريعة التي تتطلب أداءً خفيفاً، بينما يقدم النموذج Large أعلى مستويات الدقة.
أما النموذج Gundam، فهو الخيار الأمثل للوثائق المعقدة التي تحتوي على عناصر متعددة مثل الجداول والمخططات.
دعم متقدم للجداول والمخططات:
تستطيع ديب سيك OCR استخراج الجداول والمخططات العلمية بشكل منظم، مع الحفاظ على المحاذاة الدقيقة والعناوين المتعددة.
هذه الميزة مهمة جدًا للفرق التي تتعامل مع تقارير مالية أو بيانات بحثية تحتاج إلى دقة في التمثيل البصري.
تكامل سلس مع أدوات الذكاء الاصطناعي
تم تصميم المنصة لتتكامل بسهولة مع أدوات الذكاء الاصطناعي الحديثة مثل vLLM وTransformers، بالإضافة إلى دعم واجهات FastAPI.
هذا يتيح للمطورين بناء سلاسل معالجة مؤتمتة تشمل تفسير النصوص، تصنيفها، أو تلخيصها، مما يسرّع من سير العمل ويزيد من كفاءة الأنظمة المؤسسية.
الأداء والإحصائيات
وفقاً لبيانات GitHub وHugging Face، سجلت أدوات ديب سيك OCR أكثر من 470 مليون تفاعل و22.9 مليون زيارة شهرية، مما يعكس اعتماداً واسعاً من قبل المطورين والباحثين حول العالم.
وتُظهر الاختبارات أن النموذج يحتفظ بنسبة دقة تصل إلى 60% عند ضغط 20×، ما يجعله مثالياً للبيئات ذات الموارد المحدودة.
ما الجديد في ديب سيك OCR؟
تقنية الضغط البصري السياقي
بدلاً من تحليل النصوص كسلسلة رموز، يقوم النموذج بضغط المحتوى بصرياً، مما يسمح له “بتذكر” الصفحات كصور مضغوطة، وهذا يعزز كفاءة الذاكرة ويقلل من فقدان السياق في المحادثات الطويلة.
ذاكرة متعددة الطبقات
يخزن النموذج المعلومات القديمة بشكل أكثر ضبابية، لكنه يحتفظ بإمكانية استرجاعها عند الحاجة، بطريقة تشبه الذاكرة البشرية.
كفاءة عالية في توليد البيانات
يمكن للنموذج إنتاج أكثر من 200,000 صفحة تدريب يوميًا باستخدام وحدة معالجة رسومية واحدة فقط، ما يجعله مثالياً لتدريب وكلاء الذكاء الاصطناعي.
شهادة من خبراء المجال
شخصيات بارزة مثل Andrej Karpathy وManling Li، وهما باحثان في مجال الذكاء الاصطناعي لكل منهما مساهمات مؤثرة في تطوير النماذج اللغوية والرؤية الحاسوبية، وصفوا النموذج بأنه نقلة نوعية في معالجة الذاكرة داخل نماذج الذكاء الاصطناعي، مشيرين إلى أنه أول تطبيق عملي ناجح لفكرة الرموز البصرية بدلاً من النصية.
مستقبل المنصة امتداد لمسيرة الابتكار
يأتي النموذج بعد إطلاق ديب سيك R1، ويُنظر إليه كخطوة متقدمة في تطوير نماذج الذكاء الاصطناعي التي تجمع بين الكفاءة والمرونة.
وتواصل ديب سيك OCR تطوير نقاط تحقق جديدة لتحسين الأداء في الصور منخفضة الدقة، وتوسيع دعم اللغات، وتسهيل التكامل مع أنظمة الذكاء الاصطناعي التوليدي.
كما تشجع المجتمع على المساهمة عبر GitHub وHugging Face، مع دعم مستمر للتوثيق ثنائي اللغة (الإنجليزية والصينية المبسطة).
للمطورين والفرق التقنية الباحثة عن حل OCR مفتوح، قابل للتخصيص، وفعال من حيث التكلفة، تمثل ديب سيك OCR خياراً واعداً يجمع بين الدقة، السرعة، والمرونة في بيئة إنتاجية قابلة للتوسع.
