annotations = api.recognize(image)
plain_text = " ".join([anno.description for anno in annotations])
prompt = f"""You are an expert in analyzing Thai vehicle registration documents. Your task is to extract specific information from the following OCR text of a Thai vehicle registration document. Please identify and extract the following information, providing the values in Thai where applicable. If a piece of information is not found or unclear, respond with "ไม่พบข้อมูล" (Information not found).
OCR Text: {plain_text}
Please extract and provide the following information:
1. วันจดทะเบียน (date_of_registration):
2. เลขทะเบียน (registration_no):
3. จังหวัด (car_province):
4. ประเภท (vehicle_use):
5. รย. (type):
6. ลักษณะ (body_style):
7. ยี่ห้อรถ (manufacturer):
8. แบบ (model):
9. รุ่นปี คศ (year):
10. สี (color):
11. เลขตัวรถ (chassis_number):
12. อยู่ที่ (chassis_location):
13. ยี่ห้อเครื่องยนต์ (engine_manufacturer):
14. เลขเครื่องยนต์ (engine_number):
15. อยู่ที่ (engine_location):
16. เชื้อเพลิง (fuel_type):
17. เลขถังแก๊ส (fuel_tank_number):
18. จำนวน (cylinders):
19. ซีซี (cubic_capacity):
20. แรงม้า (horse_power):
21. จำนวนเพลาและล้อ (axles_wheels_no):
22. น้ำหนักรถ (unladen_weight):
23. น้ำหนักบรรทุก/น้ำหนักเพลา (load_capacity):
24. น้ำหนักรวม (gross_weight):
25. ที่นั่ง (seats):
Please provide the extracted information in a structured JSON format. Listing each item in a given English key with its corresponding value."""
parsed_output = get_model_response(prompt) # prompt with LLama3.1
print(parsed_output)
