OCR 后结构化处理最佳实践

随着大语言模型（LLM）在办公、科研、企业业务等领域的深度落地，“高质量数据输入决定模型性能上限” 已成为行业共识。当前，LLM 在 RAG（检索增强生成）、Agent 智能体、企业知识库构建等场景中，需频繁处理 PDF、Word、扫描件等各类文档，但传统 OCR 工具仅能提取文本，无法解决文档中公式、复杂表格、手写批注等元素的结构化问题，导致 “数据输入质量低” 成为制约 LLM 落地效果的关键瓶颈。

与此同时，真实业务场景对文档解析的需求愈发复杂 —— 从学术论文的公式与嵌套表格，到企业财报的多维度数据排版，再到政府公文的规范格式与手写批注，均要求解析工具具备 “全要素识别 + 结构化输出 + 适配下游模型” 的综合能力，这也推动了 OCR 后结构化处理技术的快速发展。

OCR 后结构化处理，是指在传统 OCR（光学字符识别）提取文本的基础上，进一步对文档中的非结构化元素（如表格、公式、列表、手写体、图表注释等）进行逻辑梳理、格式标准化与信息分类，最终将整份文档转换为机器可理解、可直接用于 LLM 输入的结构化格式（如 Markdown、JSON）的技术过程。

其核心目标并非简单 “识别文字”，而是实现 “文档语义理解”—— 即还原文档的阅读顺序、解析复杂元素的内在逻辑（如跨行合并表格的单元格关联、公式的符号与运算关系）、保留关键信息的位置溯源，从而为下游 LLM 任务（如文档问答、数据统计、知识提炼）提供高质量的 “数据原料”，解决传统 OCR“提取乱序、信息缺失、无法适配 AI” 的痛点。

案例数据

为验证 OCR 后结构化处理工具的实际效果，我们针对当前主流开源模型与商用工