आधुनिक OCR pipelines में दो चरण होते हैं: detection (CRAFT या DBNet जैसे मॉडलों का उपयोग करके text क्षेत्रों को खोजना) और recognition (CRNN या Transformer-आधारित मॉडलों का उपयोग करके प्रत्येक क्षेत्र में text पढ़ना)। End-to-end दृष्टिकोण (जैसे PaddleOCR, EasyOCR) दोनों चरणों को जोड़ते हैं। संरचित दस्तावेज़ों के लिए, विशेष मॉडल (LayoutLM, Donut) text सामग्री और spatial layout दोनों को समझते हैं, यह पहचानते हुए कि एक invoice पर "Total: $42.50" का अर्थ एक paragraph में उसी text से अलग है।
Multimodal LLMs (Claude, GPT-4V, Gemini) अपनी vision क्षमताओं के side effect के रूप में OCR में उल्लेखनीय रूप से अच्छे हो गए हैं। आप एक छवि अपलोड कर सकते हैं और पूछ सकते हैं "इस छवि में सभी text पढ़ें" या "इस रसीद से table निकालें।" मिश्रित layouts, handwriting और कई भाषाओं वाले जटिल दस्तावेज़ों के लिए, vision LLMs अक्सर समर्पित OCR सिस्टम से बेहतर प्रदर्शन करते हैं क्योंकि वे संदर्भ समझते हैं और अस्पष्टता को संभाल सकते हैं। ट्रेड-ऑफ गति और लागत है — समर्पित OCR bulk processing के लिए 100x तेज है।
शेष कठिन समस्याएँ: handwriting recognition (विशेष रूप से cursive या गंदी handwriting), क्षतिग्रस्त ऐतिहासिक दस्तावेज़, जटिल पृष्ठभूमि में text (संकेतों, कपड़ों, उत्पादों पर wild text), और जटिल character compositions वाली scripts (चीनी, अरबी, देवनागरी)। सटीकता भाषा और script के अनुसार महत्वपूर्ण रूप से भिन्न होती है — Latin script OCR लगभग हल हो चुका है, लेकिन CJK और right-to-left scripts में अभी भी सार्थक error rates हैं।