Multi Language Invoice Extractor

مستخرج فاتورة متعدد اللغات

الوصول إلى التطبيق هنا: مستخرج فاتورة متعدد اللغات

يهدف هذا المشروع إلى استخراج المحتوى وفهمه من فواتير متعددة اللغات باستخدام Google Generative AI (نموذج الجوزاء). هذا يقلل من الحاجة إلى طرق التعرف الضوئي على الحروف التقليدية مثل Tesseract و OpenCV.

تثبيت

الخطوة 1: استنساخ المستودع

git clone https://github.com/yourusername/invoice-extractor.git
cd invoice-extractor

الخطوة 2: إنشاء بيئة كوندا

إنشاء بيئة كوندا جديدة مع بيثون 3.10.

conda create -p venv python==3.10 -y

الخطوة 3: تنشيط البيئة

تفعيل بيئة كوندا.

conda activate " /Users/vallirajasekar/Desktop/gemini/Invoice Extractor/venv "

الخطوة 4: تثبيت التبعيات

تثبيت التبعيات المطلوبة.

pip install -r requirements.txt

الاستخدام

1. قم بإعداد مفتاح API : تأكد من إعداد مفتاح API Google API الخاص بك. يمكنك تخزينه في ملف .env في الدليل الجذر لمشروعك:

    GOOGLE_API_KEY=your_google_api_key
   

2. قم بتشغيل تطبيق SPEREMLIT : ابدأ تطبيق SPEREMLIT عن طريق التشغيل:

   streamlit run app.py

3. تحميل فاتورة :

   • افتح تطبيق SPEREMLIT في متصفح الويب الخاص بك.
   • أدخل المطالبة الخاصة بك في مربع النص.
   • قم بتحميل صورة فاتورة (تدعم .jpg ، .jpeg ، .png formates).
   • انقر على زر "أخبرني عن الفاتورة" للحصول على المعلومات المستخرجة.

وصف

تم تصميم مشروع مستخرج الفاتورة متعدد اللغات لتبسيط استخراج المعلومات من الفواتير بلغات مختلفة. تتطلب الطرق التقليدية مثل Tesseract OCR و OpenCV المعالجة المسبقة واسعة النطاق وتقتصر على جودة دعم الصورة واللغة. من خلال الاستفادة من قوة Google Generalative AI (نموذج الجوزاء) ، يهدف هذا المشروع إلى فهم المعلومات واستخراجها مباشرة من صور الفاتورة.

الميزات الرئيسية:

• دعم متعدد اللغات : قادر على فهم الفواتير بلغات مختلفة.
• من الذكاء الاصطناعى : يستخدم Google Generation AI لمعالجة المحتوى ، مما يقلل من الحاجة إلى المعرفة التعريفي التقليدية.
• سهل الاستخدام : واجهة ويب بسيطة لتحميل الصور والحصول على النتائج.

كيف تعمل:

1. موجه الإدخال : يوفر المستخدم مطالبة تصف المهمة (على سبيل المثال ، "استخراج تفاصيل الفاتورة").
2. تحميل الصورة : يقوم المستخدم بتحميل صورة للفاتورة.
3. معالجة الذكاء الاصطناعى : يتم إرسال الصورة والمطالبة إلى نموذج AI Google ، والذي يعالج الصورة ويعيد المحتوى المستخرج.

شكر وتقدير

يستخدم هذا المشروع التقنيات التالية:

• STREMLIT: إطار تطبيق مفتوح المصدر للتعلم الآلي وعلوم البيانات.
• Google Generation AI: API لنماذج الذكاء الاصطناعى المتقدمة.

ملحوظات

• تأكد من أن لديك مفتاح API اللازم من Google Cloud للوصول إلى خدمات الذكاء الاصطناعي.
• هذا المشروع مخصص للأغراض التعليمية والتجريبية.

!!! شكرًا لك !!! قم بزيارتنا مرة أخرى :)