Thanawat Wongchai

Posted on Jun 23 • Originally published at apidog.com

DeepSeek-OCR: นวัตกรรม OCR เชิงบริบทสุดล้ำสำหรับ AI และ API เวิร์กโฟลว์

นักพัฒนาและวิศวกร AI มักต้องเชื่อมข้อมูลภาพ เช่น รูปภาพ สแกนเอกสาร ตาราง หรือกราฟ เข้ากับเวิร์กโฟลว์ที่ใช้ LLM แต่ OCR แบบเดิมมักส่งออกแค่ข้อความดิบและสูญเสียบริบทของเลย์เอาต์ DeepSeek-AI แก้โจทย์นี้ด้วย DeepSeek-OCR โมเดลสำหรับ “การบีบอัดภาพตามบริบท” (contexts optical compression) ที่แปลงข้อมูลภาพให้เป็นโทเค็นข้อความที่กะทัดรัดและมีบริบท เพื่อให้ LLM ประมวลผลต่อได้ง่ายขึ้น

ลองใช้ Apidog วันนี้

DeepSeek-OCR ซึ่งเปิดตัวในเดือนตุลาคม 2025 เหมาะกับทีมที่ทำงานด้านเอกสารอัตโนมัติ การแปลงรูปภาพเป็นข้อความ และการวิเคราะห์ข้อมูลภาพ เพราะออกแบบมาให้ LLM ใช้งานผลลัพธ์ได้โดยตรง ลดภาระการประมวลผล และรองรับงานปริมาณมากแบบเรียลไทม์

การบีบอัดภาพตามบริบท (Contexts Optical Compression) คืออะไร?

การบีบอัดภาพตามบริบทคือการแปลงรูปภาพให้เป็นโทเค็นข้อความที่สั้น แต่ยังเก็บข้อมูลสำคัญไว้ครบ เช่น โครงสร้างเอกสาร ตำแหน่งของข้อความ ตาราง หัวข้อ และความสัมพันธ์เชิงพื้นที่

ต่างจาก OCR แบบดั้งเดิมที่มักดึงออกมาแค่ข้อความธรรมดา DeepSeek-OCR พยายามรักษา “บริบท” เพื่อให้ผลลัพธ์นำไปใช้กับ LLM หรือ API pipeline ได้ทันที

จุดที่นักพัฒนาควรสนใจ

เก็บบริบทของเอกสารได้ดีขึ้น: เหมาะกับเอกสารที่มีหัวข้อ ตาราง รายการ หรือเลย์เอาต์ซับซ้อน
เลือกโหมดความละเอียดได้: ใช้โหมดเล็กสำหรับ preview หรือใช้โหมดใหญ่เมื่อต้องการรายละเอียดสูง
รองรับการระบุตำแหน่ง: ใช้กับงานที่ต้องอ้างอิงตำแหน่งในภาพ เช่น document viewer, AR หรือ interactive document
ส่งออกเป็น Markdown ได้: สะดวกต่อการส่งต่อให้ LLM, RAG pipeline หรือระบบจัดเก็บเอกสาร

ตัวอย่าง workflow ที่ใช้งานได้จริง:

Image / PDF scan
  -> DeepSeek-OCR
  -> Markdown + layout context
  -> LLM / RAG / API
  -> Search, QA, extraction, automation

เครื่องมือ OCR แบบดั้งเดิม เช่น Tesseract อาจมีข้อจำกัดเมื่อเจอเอกสารที่เลย์เอาต์ซับซ้อน มีลายมือ ภาพสแกนผิดเพี้ยน หรือเนื้อหาหลายภาษา DeepSeek-OCR ใช้สถาปัตยกรรม deep neural network เพื่อจัดการกรณีเหล่านี้ให้แม่นยำขึ้น

DeepSeek-OCR ทำงานอย่างไร: พื้นฐานทางเทคนิค

DeepSeek-OCR ใช้ vision encoder ที่ออกแบบมาให้เข้ากับ LLM โดยบีบอัดข้อมูลภาพให้เป็นชุดโทเค็นที่เล็กที่สุดเท่าที่เป็นไปได้ แต่ยังเก็บข้อมูลสำคัญไว้ครบ

Pipeline หลัก

วิเคราะห์ภาพ
- รับภาพความละเอียดต้นฉบับ
- ตรวจจับข้อความ เลย์เอาต์ รูปภาพ ตาราง และองค์ประกอบอื่นๆ
สร้างโทเค็น
- แปลง visual features เป็น compressed representation
- แยกบริบท เช่น หัวข้อ เนื้อหา ตาราง หรือคำอธิบายภาพ
เลือกความละเอียดแบบไดนามิก
- โหมด “Gundam” รวมหลายส่วนของภาพเข้าด้วยกัน
- เหมาะกับเอกสารความละเอียดสูงหรือเอกสารที่มีเนื้อหาหนาแน่น
เพิ่มแท็กระบุตำแหน่ง
- ใช้รูปแบบอ้างอิง เช่น <|ref|>xxxx<|/ref|>
- เหมาะกับงานที่ต้อง map ข้อความกลับไปยังตำแหน่งในภาพ

โหมดโทเค็น

โหมด	ความละเอียด	จำนวนโทเค็น
Tiny	512×512 พิกเซล	64
Small	640×640 พิกเซล	100
Base	1024×1024 พิกเซล	256
Large	1280×1280 พิกเซล	400

แนวทางเลือกโหมด:

ใช้ Tiny / Small เมื่อเน้นความเร็วหรือทำ preview
ใช้ Base สำหรับงาน production ทั่วไปที่ต้องสมดุลระหว่างความเร็วและรายละเอียด
ใช้ Large เมื่อเอกสารมีรายละเอียดสูง ตารางเยอะ หรือ layout ซับซ้อน

DeepSeek-OCR ในการใช้งานจริง: คุณสมบัติสำหรับนักพัฒนา

DeepSeek-OCR เหมาะกับงานที่ต้องนำ OCR ไปต่อกับ LLM หรือ API service โดยตรง

คุณสมบัติหลัก

ความยืดหยุ่นของความละเอียดดั้งเดิม: เลือกโหมดตามความต้องการของแต่ละ endpoint หรือแต่ละประเภทเอกสาร
โหมด “Gundam” แบบไดนามิก: ประมวลผลเอกสารขนาดใหญ่ด้วยการรวมหลายส่วนของภาพ
ผลลัพธ์ Markdown: เก็บตาราง รายการ และลำดับชั้นของเนื้อหาไว้ใช้งานต่อ
การแยกวิเคราะห์รูปภาพ: ดึงข้อมูลจากกราฟ แผนภูมิ หรือภาพประกอบ
การบรรยายภาพทั่วไป: สร้างคำอธิบายภาพที่มีบริบท
การอ้างอิงตำแหน่ง: ระบุตำแหน่งขององค์ประกอบในภาพได้แม่นยำขึ้น
การอนุมานที่รวดเร็ว: สูงสุด 2500 โทเค็น/วินาที บน A100-40G GPU และเข้ากันได้กับ vLLM และ Transformers
ติดตั้งใช้งานได้เบา: dependency น้อย เหมาะกับการรวมเข้ากับระบบที่ต้องปรับขนาด

ตัวอย่าง use case

ประมวลผลเอกสารการเงินหรือกฎหมายแบบอัตโนมัติ
สร้าง visual question-answering system
เพิ่ม accessibility ด้วยคำอธิบายภาพที่ละเอียดขึ้น
ทำ batch OCR API สำหรับระบบจัดเก็บเอกสารดิจิทัล
แปลงเอกสารเป็น Markdown แล้วส่งต่อเข้า RAG pipeline

ตัวอย่าง output ที่เหมาะกับ downstream system:

# Invoice

## Vendor
ACME Co., Ltd.

## Items

| Item | Qty | Price |
|---|---:|---:|
| API usage | 10 | 1000 |

Total: 10000

จากนั้นคุณสามารถส่ง Markdown นี้เข้า LLM เพื่อทำ extraction ต่อได้ เช่น:

{
  "task": "extract_invoice_fields",
  "fields": ["vendor", "items", "total", "date"]
}

เบื้องหลัง: สถาปัตยกรรม DeepSeek-OCR

สถาปัตยกรรมของ DeepSeek-OCR ออกแบบมาเพื่อ OCR ที่มีประสิทธิภาพ แม่นยำ และเข้าใจบริบท

ส่วนประกอบหลักมีดังนี้:

การประมวลผลภาพล่วงหน้า
- ปรับขนาดภาพ
- normalize อินพุต
- เตรียมภาพให้เหมาะกับ encoder
Vision Transformer backbone
- แบ่งภาพเป็น patch
- เข้ารหัสแต่ละ patch เป็น embedding
การสร้างโทเค็นแบบบีบอัด
- ใช้ multi-head attention และ feed-forward networks
- สังเคราะห์บริบทภาพให้เป็นโทเค็นที่กะทัดรัด
การรวมกับ LLM
- เพิ่ม vision tokens ไว้หน้าข้อความ prompt
- ลดความยาว context และลดการใช้หน่วยความจำ
การระบุตำแหน่งเชิงพื้นที่
- ใช้โทเค็นพิเศษเพื่อ map query ไปยังพิกัดหรือ region ในภาพ
การฝึกอบรมที่ปรับให้เหมาะสม
- ใช้ชุดข้อมูล image-text ที่จับคู่กัน
- ปรับสมดุลระหว่าง compression และ accuracy

โหมดไดนามิก

โหมดไดนามิกเชื่อม embeddings จากหลายรอบการประมวลผลเข้าด้วยกัน เพื่อคงความสอดคล้องเมื่อประมวลผลเอกสารที่มีขนาดหรือความหนาแน่นต่างกัน

คู่มือการติดตั้ง: เริ่มต้นใช้งาน DeepSeek-OCR

ตั้งค่า DeepSeek-OCR ใน Python environment ที่รองรับ CUDA ตามขั้นตอนนี้

1. สร้าง Conda environment

conda create -n deepseek-ocr python=3.12.9 -y
conda activate deepseek-ocr

2. โคลน repository

git clone https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-OCR.git
cd DeepSeek-OCR

3. ติดตั้ง requirements

pip install -r requirements.txt
pip install flash-attn==2.7.3 --no-build-isolation

4. ติดตั้ง PyTorch และ dependencies

pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

5. ติดตั้ง vLLM

ดาวน์โหลด vLLM-0.8.5 wheel จาก release ทางการ แล้วติดตั้ง:

pip install vllm-0.8.5+cu118-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl

หมายเหตุ: เอกสารต้นทางระบุว่าไม่ต้องสนใจข้อผิดพลาดบางอย่างที่เกี่ยวข้องกับ vLLM และ Transformers

6. แนวทางออกแบบ OCR API

เมื่อต้องนำ DeepSeek-OCR ไปใช้ในระบบจริง คุณสามารถห่อการทำงานเป็น API endpoint เช่น:

POST /ocr
Content-Type: multipart/form-data

ตัวอย่าง request fields:

file: invoice.png
mode: base
output_format: markdown
enable_position_ref: true

ตัวอย่าง response:

{
  "mode": "base",
  "output_format": "markdown",
  "content": "# Invoice\n\n| Item | Qty | Price |\n|---|---:|---:|\n| API usage | 10 | 1000 |",
  "refs": [
    {
      "id": "total_amount",
      "bbox": [120, 640, 420, 690]
    }
  ]
}

โครงสร้างนี้ช่วยให้ frontend, LLM service หรือ RAG pipeline ใช้งานผลลัพธ์ต่อได้ง่าย

ประสิทธิภาพและการเปรียบเทียบมาตรฐาน

DeepSeek-OCR ถูกออกแบบมาเพื่อรองรับ throughput สูงและความแม่นยำสูง

ข้อมูลสำคัญ:

ความเร็ว: สูงสุด 2500 โทเค็น/วินาที บน A100-40G GPU
Benchmark
- บน Fox และ OmniDocBench ทำงานได้ดีกว่าในด้านความแม่นยำ OCR การรักษาเลย์เอาต์ และการแยกวิเคราะห์รูปภาพ
การบีบอัด
- ลดจำนวนโทเค็นลง 50% ในขณะที่ยังคงความแม่นยำในการสกัดข้อมูลมากกว่า 95%
การปรับขนาดความละเอียด
- โหมดที่สูงขึ้นให้รายละเอียดมากขึ้น แต่ใช้โทเค็นเพิ่มขึ้น
- โหมด Base มักเป็นจุดสมดุลที่ดีสำหรับงานจริงส่วนใหญ่

แนวทางเลือกโหมดสำหรับ production

เอกสารสั้น / preview        -> Tiny หรือ Small
ใบแจ้งหนี้ / ฟอร์มทั่วไป     -> Base
เอกสารหนาแน่น / ตารางเยอะ   -> Large
เอกสารขนาดใหญ่มาก           -> Gundam mode

ถ้าคุณทำ API แบบ batch ควรเก็บ metadata ของแต่ละงานไว้ด้วย เช่น:

{
  "job_id": "ocr_20251001_001",
  "file_name": "contract.pdf",
  "mode": "base",
  "status": "completed",
  "latency_ms": 840,
  "token_count": 256
}

ข้อมูลนี้ช่วย debug, monitor และ optimize cost ได้ง่ายขึ้น

การเปรียบเทียบ DeepSeek-OCR กับโซลูชัน OCR อื่นๆ

คุณสมบัติ	DeepSeek-OCR	PaddleOCR	GOT-OCR2.0	MinerU	Tesseract
การรวม LLM	ใช่	ไม่	บางส่วน	ไม่	ไม่
ผลลัพธ์เชิงบริบท	ใช่	ไม่	บางส่วน	ไม่	ไม่
ความละเอียดแบบไดนามิก	ใช่	ไม่	ไม่	ไม่	ไม่
การรองรับการระบุตำแหน่ง	ใช่	ไม่	ไม่	ไม่	ไม่
การบีบอัดโทเค็น	สูง	ปานกลาง	ปานกลาง	ต่ำ	ต่ำ
ผลลัพธ์ Markdown	ใช่	ไม่	ไม่	ไม่	ไม่

DeepSeek-OCR เหมาะกับงานที่ต้องเชื่อม OCR เข้ากับ LLM หรือ API-first application เพราะให้ผลลัพธ์ที่มีบริบท รักษาเลย์เอาต์ และลดจำนวนโทเค็นภาพได้อย่างมีประสิทธิภาพ

ทำไม Apidog จึงสำคัญสำหรับการรวม API ของ DeepSeek-OCR

เมื่อนำ DeepSeek-OCR ไปใช้งานจริง คุณไม่ได้มีแค่โมเดล OCR แต่ต้องจัดการ API endpoints, request payloads, response schema, error cases และ performance monitoring ด้วย

Apidog ช่วยให้ workflow การพัฒนา OCR API เป็นระบบมากขึ้น โดยใช้สำหรับ:

ทดสอบ API อย่างรวดเร็ว
- ตรวจสอบ OCR endpoints
- ทดสอบ multipart upload
- validate response แบบ real-time
จำลองและทำ automation
- mock OCR API สำหรับ frontend หรือ integration test
- ทดสอบ workflow โดยไม่ต้องพึ่ง production environment
ตรวจสอบ performance
- ติดตาม response time
- ตรวจสอบ error rate
- เปรียบเทียบผลลัพธ์ระหว่างโหมด Tiny, Base และ Large
ทำงานร่วมกันในทีม
- แชร์ API collection
- กำหนด request/response schema ร่วมกัน
- ลดเวลา debug ระหว่าง backend, frontend และ AI engineer

ตัวอย่าง endpoint ที่ควรสร้างและทดสอบใน Apidog:

POST /ocr
POST /ocr/batch
GET /ocr/jobs/{job_id}
GET /ocr/jobs/{job_id}/result
DELETE /ocr/jobs/{job_id}

ตัวอย่าง error response ที่ควรกำหนดไว้:

{
  "error": {
    "code": "UNSUPPORTED_FILE_TYPE",
    "message": "Only PNG, JPG, and PDF files are supported."
  }
}

เมื่อกำหนด schema เหล่านี้ชัดเจน ทีมจะ integrate DeepSeek-OCR เข้ากับ API stack ได้เร็วขึ้น และลดปัญหาจาก response ที่ไม่สอดคล้องกัน

สรุป

DeepSeek-OCR ช่วยเชื่อมช่องว่างระหว่างข้อมูลภาพกับเวิร์กโฟลว์ที่ขับเคลื่อนด้วย LLM โดยบีบอัดรูปภาพให้เป็นโทเค็นที่มีบริบท รักษาเลย์เอาต์ และรองรับการใช้งานกับเอกสารจริงที่ซับซ้อน

สำหรับนักพัฒนา แนวทางที่นำไปใช้ได้ทันทีคือ:

เลือกโหมด OCR ให้เหมาะกับประเภทเอกสาร
ส่งออกผลลัพธ์เป็น Markdown เพื่อให้ LLM หรือ RAG pipeline ใช้ต่อได้
ห่อ DeepSeek-OCR เป็น API ที่มี schema ชัดเจน
ใช้เครื่องมืออย่าง Apidog เพื่อทดสอบ mock monitor และทำงานร่วมกันในทีม

เมื่อรวม DeepSeek-OCR เข้ากับ API workflow ที่ออกแบบดี คุณจะได้ระบบ OCR ที่พร้อมต่อยอดเป็น document automation, visual QA, search หรือ AI application สมัยใหม่ได้เร็วขึ้นและน่าเชื่อถือมากขึ้น

DEV Community