German-OCR-Turbo-FC

Strukturierte Datenextraktion aus deutschen Dokumenten

Extrahiert Rechnungen, Formulare und Dokumente automatisch als JSON - bereit für Ihre Workflows.

Was macht dieses Modell?

German-OCR-Turbo-FC analysiert Dokumente und gibt strukturiertes JSON zurück:

{
  "type": "invoice",
  "invoice_number": "12345",
  "sender": {"name": "Firma GmbH", "iban": "DE89..."},
  "items": [{"description": "Leistung", "total": 102.00}],
  "totals": {"subtotal": 612.00, "tax": 116.00, "total": 728.00}
}

Use Cases: - Rechnungen automatisch in Buchhaltungssoftware importieren - Formulardaten extrahieren und weiterverarbeiten - Dokumente für Datenbanken aufbereiten

Highlights

• Strukturiertes JSON - Direkt parsbar, kein Regex nötig
• 100% Lokal - Deine Daten verlassen nie deinen Computer
• Nur 1.9GB - Läuft auf jeder Consumer-GPU
• ~5 Sekunden pro Dokument

Unterstützte Dokumenttypen

Installation

ollama pull Keyvan/german-ocr-turbo-fc

Verwendung

CLI

ollama run Keyvan/german-ocr-turbo-fc "Extrahiere die Daten" [img]/pfad/zur/rechnung.png[/img]

Python

import ollama
import json

response = ollama.chat(
    model='Keyvan/german-ocr-turbo-fc',
    messages=[{
        'role': 'user',
        'content': 'Analysiere diese Rechnung',
        'images': ['rechnung.png']
    }]
)

# JSON parsen
content = response['message']['content']
# Entferne ```json und ``` falls vorhanden
if content.startswith('```'):
    content = content.split('\n', 1)[1].rsplit('```', 1)[0]

data = json.loads(content)
print(f"Rechnungsnummer: {data['invoice_number']}")
print(f"Gesamtbetrag: {data['totals']['total']} EUR")

Workflow-Beispiel

import ollama
import json

def process_invoice(image_path):
    response = ollama.chat(
        model='Keyvan/german-ocr-turbo-fc',
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': 'Extrahiere alle Rechnungsdaten als JSON',
            'images': [image_path]
        }]
    )

    content = response['message']['content']
    if '```json' in content:
        content = content.split('```json')[1].split('```')[0]

    return json.loads(content)

# Verwendung
invoice = process_invoice('rechnung.png')

# Automatisch in Buchhaltung importieren
if invoice['totals']['total'] > 500:
    print(f"Hohe Rechnung: {invoice['totals']['total']} EUR von {invoice['sender']['name']}")

JSON-Schemas

Rechnung (invoice)

{
  "type": "invoice",
  "invoice_number": "string",
  "date": "YYYY-MM-DD",
  "sender": {
    "name": "string",
    "address": "string",
    "iban": "string",
    "tax_id": "string"
  },
  "recipient": {
    "name": "string",
    "address": "string"
  },
  "items": [{
    "description": "string",
    "quantity": "number",
    "price": "number",
    "total": "number"
  }],
  "totals": {
    "subtotal": "number",
    "tax": "number",
    "total": "number"
  }
}

Formular (form)

{
  "type": "form",
  "title": "string",
  "fields": [{
    "label": "string",
    "value": "string",
    "filled": "boolean"
  }]
}

Technische Details

• Basis: German-OCR-Turbo
• Größe: 1.9GB
• GPU: 4GB+ VRAM empfohlen
• CPU: Funktioniert (~15s pro Dokument)
• Output: Strukturiertes JSON

Verwandte Modelle

• German-OCR-Turbo - Markdown-Output für OCR
• German-Privacy-Shield - PII-Erkennung nach DSGVO

Lizenz

Apache 2.0

Autor

Keyvan Hardani - keyvan.ai

Made with structured output in Germany