OCR, компьютерное зрение и обученные модели для рукописных бланков, счетов, актов и полевых сканов: обрезка листа, нарезка клеток, извлечение полей, сверка с правилами ERP. Компактные доменные модели обучаю на эталонах, если универсальный читатель не тянет. Python закрывает фото, PDF и пакеты; TypeScript — API и очередь проверки оператором, без тихих ошибок в учёте.
Проекты по распознаванию документов обычно начинаются с короткого разбора задачи, письменного контура работ и первого этапа, который можно показать заказчику за недели, а не месяцы «тихой» разработки.
Когда это нужно
К распознавание документов обращаются, когда типовой продукт не покрывает процесс, комплаенс или интеграции.
- Операции переросли таблицы и «ручные» обходы вокруг распознавание документов
- Нужна система с ролями, аудитом и предсказуемыми релизами
- Данные должны ходить между сервисами без двойного ввода
- Руководству нужны измеримые этапы, а не один «большой взрыв» в конце
Что входит в работу
- Воркшоп: цели, ограничения, текущие системы, метрики успеха
- Эскиз архитектуры и бэклог вертикальными срезами
- Реализация с ревью, staging и документацией для передачи
- Поддержка запуска и короткое сопровождение после go-live
Стек и подход
В рамках Внедрение искусственного интеллекта используем LLM, RAG, чат-боты, OCR, компьютерное зрение, обучение моделей, TypeScript, Node.js, Python, API ERP, 1С, безопасность данных, автоматизация. Делаем упор на типизацию, небольшие инкременты и наблюдаемость (логи, health-check), чтобы команде было проще сопровождать решение.
Пример из практики
Кейс: ai-vision — рукописные промышленные бланки, зрение и OCR на Python, обучение компактных моделей, оценка на эталонах и проверка оператором до ERP. Ассистенты в мессенджерах — отдельный контур: thinklens-bot.
Сроки и формат
Узкий MVP часто выходит за 4–8 недель в зависимости от интеграций. Работаем итерациями по 1–2 недели с демо; изменения scope фиксируем явно.
