ERPA：基于 OCR 和 LLMs 的新一代智能文档处理 RPA 系统研究

一、研究背景与意义

在当今全球化背景下，移民文档处理的自动化需求日益突出。传统的人工处理方式不仅耗时，而且容易出错。虽然目前市场上已有 UiPath、Automation Anywhere 等 RPA 工具，但在处理非结构化文档时仍面临诸多挑战。本研究提出的 ERPA (Efficient RPA) 模型通过创新性地集成 OCR 和大语言模型(LLMs)，为文档处理自动化提供了一个更高效的解决方案。

二、技术创新与系统架构

ERPA 系统的核心创新在于其多层级的处理架构：

1. 文件监控层

• 持续监控指定目录的文件变化

• 支持多种文档格式的自动识别

• 实时触发处理流程

2. OCR 处理层

• 集成了 PaddleOCR 和 DocTR 两种先进的 OCR 引擎

• 针对不同语言和文档类型自适应选择最优 OCR 引擎

• 预处理模块确保图像质量

3. LLM 增强层

• 利用大语言模型进行文本理解和结构化

• 智能识别关键信息字段

• 处理模糊字符和复杂布局

4. 数据管理层

• 自动生成标准化 JSON 格式数据

• 支持数据库存储和检索

• 自动生成格式化报告

三、关键技术实现

1. 文档监控算法

ERPA 采用高效的文件系统监控机制，通过数学表达式可表示为：

fi∈F(t)∖F(t−Δt)

fi∈F(t)∖F(t−Δt)
其中 fifi 表示新检测到的文件，F(t)F(t) 表示当前时间点的文件集合。

2. OCR 引擎优化

系统根据文档特征动态选择 OCR 引擎：

T=Ok(fi),k∈{1,2}

T=Ok(fi),k∈{1,2}
其中 k=1k=1 表示 PaddleOCR，k=2k=2 表示 DocTR。

3. LLM 处理流程

文本结构化处理表示为：

J=L(T)

J=L(T)
其中 JJ 为结构化 JSON 输出，LL 表示 LLM 处理函数。

四、性能评估与比较

研究团队使用了包含 500 张巴西身份证件的数据集进行测试，主要评估指标包括处理速度和准确率。测试结果显示：

1. 处理时间对比

• 传统人工处理：160秒/文档

• ERPA (PaddleOCR)：9.94秒/文档

• ERPA (DocTR)：10.16秒/文档

• UiPath：约16.72秒/文档

• Automation Anywhere：约18.67秒/文档

2. 效率提升

• 相比人工处理提升：93.78% (PaddleOCR)

• 相比 UiPath 提升：59%

• 相比 Automation Anywhere 提升：53.67%

五、应用价值与前景

ERPA 系统在以下方面展现出显著优势：

1. 高效处理能力

• 显著减少文档处理时间

• 支持大规模批量处理

• 保持高准确率

2. 智能化程度

• 自适应文档格式

• 多语言支持

• 智能错误处理

3. 系统扩展性

• 模块化架构设计

• 易于集成新功能

• 支持自定义工作流

六、未来研究方向

1. 集成多模型投票机制

• 结合多个 LLM 模型

• 采用多数投票策略

• 提高系统鲁棒性

2. 优化处理流程

• 改进预处理算法

• 提升 OCR 准确率

• 加强异常处理能力

3. 扩展应用场景

• 支持更多文档类型

• 适应更多行业需求

• 提供更灵活的配置选项

七、结论

ERPA 模型通过创新性地集成 OCR 和 LLM 技术，显著提升了文档处理自动化的效率和准确率。实验结果表明，该模型在处理速度上较传统方法提升了 93.78%，较主流 RPA 工具提升超过 50%。这一成果为移民文档处理等高要求场景提供了可靠的自动化解决方案。

论文链接：https://arxiv.org/abs/2412.19840

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