透過以下技術增強影像前技術處理能力，提升辨識準確率。

• 梯形校正：在拍攝或掃描文檔時，影像可能會呈現梯形變形（例如，從側面拍攝文檔）。透過梯形校正算法，影像會被自動校正為正確的矩形形狀，保持文本結構的準確性，進一步提升OCR識別的效果。
• 自動裁切 ：自動檢測文檔邊緣並裁切掉不必要的背景區域。這樣能夠集中在文字內容的區域，避免多餘的背景干擾OCR結果。
• 轉正影像 ：通過精確的幾何校正方法，去除影像中的變形或傾斜，從而恢復其真實的結構和視覺效果。

• 提供 RESTful API 供外部程式呼叫，提供辨識服務，方便將 OCR 辨識整合進既有作業流程。

• 快速整合：呼叫API時，只需要傳入影像及文件代碼，API 辨識完成後會以 JSON 格式回傳。

• 實時服務：透過API，外部應用可以即時提交文件並獲取OCR結果，實現快速處理大量文檔，提升企業的自動化效率。

結合大語言模型進行辨識結果內容提取，對於非固定結構文件，不再需要大量的文件資料進行訓練。

• 提供自訂文件辨識設定功能，可以自行設定要擷取的欄位名稱，並即時線上進行測試，如結果符合預期，則可儲存作為以後上傳辨識使用。
• 整合大語言模型，系統於辨識擷取時，會自動識別意思相近的欄位名稱 (例如：生日、出生日期、出生年月日…)，因此，設定時不需要取得大量樣本來進行測試訓練。