文檔，作為知識和信息的關(guān)鍵載體，智能化處理需求日益迫切。

在這一進程中，大型語言模型（LLM）以其強大的自然語言理解能力嶄露頭角，有人指出：大模型也能進行文字抽取，那么各類OCR小模型會被代替嗎？

大小模型各有能力邊界

大預言模型憑借在海量文本數(shù)據(jù)上的訓練，在理解上下文、語義理解、文本生成及知識問答等方面潛力巨大。LLM能夠深入分析非結(jié)構(gòu)化文本內(nèi)容，進行智能摘要、主題提煉、情感分析，甚至可以基于文檔內(nèi)容進行多輪對話式的信息檢索和復雜問題的解答。

盡管在文本理解層面表現(xiàn)出色，但任何智能分析的前提是獲得準確、可靠的原始數(shù)據(jù)。在文檔智能流程中，將圖像形態(tài)的文檔（如掃描件、照片）轉(zhuǎn)化為機器可讀文本的光學字符識別（OCR），扮演著信息輸入的關(guān)鍵角色。

專業(yè)OCR小模型針對特定識別任務（如身份證、銀行卡、各類票據(jù)、特定行業(yè)報告等）進行了深度優(yōu)化。通過在特定數(shù)據(jù)集上的針對性訓練、對特定版式和字符的適應性調(diào)整，以及對噪聲、低分辨率等圖像問題的處理算法，專業(yè)OCR能夠在復雜場景下實現(xiàn)高精度的文字提取。其優(yōu)勢在于：

1.高準確率： 對于版式相對固定或有明確提取需求的文檔，專用OCR能達到非常高的字符識別準確率和字段提取準確率。

2.可靠性： 專用OCR系統(tǒng)在設計上更注重對原始圖像信息的忠實轉(zhuǎn)換，產(chǎn)生“幻覺”或無中生有信息的風險遠低于生成式的大型模型，這對于后續(xù)決策的正確性至關(guān)重要。

3.效率與成本： 在處理大規(guī)模、標準化的識別任務時，優(yōu)化后的專用OCR通常具有更快的處理速度和更低的單位處理成本。

因此，專業(yè)OCR小模型是確保后續(xù)智能化處理獲得高質(zhì)量數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)保障。

精準提取與深度理解，大小模型協(xié)同工作

大型語言模型與專業(yè)OCR小模型并非相互替代的關(guān)系，而是高度互補。

一個典型的協(xié)同工作流如下：

1. 前端精準數(shù)據(jù)捕獲： 專業(yè)OCR系統(tǒng)首先對各類文檔圖像進行處理，精準識別文字信息，并可根據(jù)預設規(guī)則提取關(guān)鍵字段，形成結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化的文本數(shù)據(jù)。這一步確保了進入后續(xù)環(huán)節(jié)的數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2. 后端智能分析與應用： 經(jīng)過OCR處理的高質(zhì)量文本數(shù)據(jù)，隨后被送入大型語言模型。LLM利用其強大的語義理解能力，對這些數(shù)據(jù)進行深層分析、邏輯推理、信息關(guān)聯(lián)、智能校驗或生成報告。例如，LLM可以校驗OCR提取的合同條款是否符合公司規(guī)范，或基于提取的發(fā)票信息自動生成會計分錄建議。

這種協(xié)同模式，既發(fā)揮了專業(yè)OCR在數(shù)據(jù)提取準確性上的優(yōu)勢，又利用了大型語言模型在理解和處理復雜信息上的長處。

易道博識智能文檔處理解決方案簡介

易道博識提供了涵蓋7大類、超過60種的標準化OCR產(chǎn)品，這些服務支持自由選配、快速部署，能夠?qū)崿F(xiàn)開箱即用，滿足了用戶對不同類型文檔的快速、標準化識別需求。

更進一步，針對通用文檔抽取的需求，易道博識推出了其GIE（General Information Extraction）大模型。這是一款基于海量金融文檔數(shù)據(jù)訓練的OCR大模型，其核心目標是實現(xiàn)對任意版式文檔（包括結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化文檔，以及復雜表格）的通用信息抽取能力。它通過深度融合版式特征與語義特征，無需預設模板即可實現(xiàn)高精度的關(guān)鍵信息提取。

大型語言模型和專業(yè)OCR技術(shù)各有其核心優(yōu)勢和最佳適用場景。將兩者視為孤立的技術(shù)路徑，或者簡單地認為一方將完全取代另一方，都是片面的。未來的趨勢必然是兩者的深度融合與協(xié)同工作，通過優(yōu)勢互補，共同提升文檔信息的提取、理解和應用水平。