在真正开始做 PDF 解析之前，很多人都会下意识地问一个问题：
“到底该用哪种方式？”
是直接从 PDF 里读文本；还是先转成图片再识别；或者干脆交给模型一把梭？
但踩过一段时间之后，你会发现，这个问题本身就有点问反了。因为 PDF 解析真正的分歧点，从来不是“用不用 OCR”，而是你怎么看待一份 PDF。
图：PDF 解析的“几条世界观路线”
最早、也是最直觉的一条路，是把 PDF 当成一种“文本容器”。
这条路的基本假设是：
PDF 里有真实的文字对象，我只要把它们提取出来，再按一定规则拼回去，就能得到我想要的内容。
在很多场景下，这个假设是成立的。尤其是那些生成规范、版式相对克制的文字版 PDF，文本提取速度快、成本低，而且精度也不错。
问题在于，这条路的上限，其实被 PDF 的设计方式死死限制住了。一旦遇到复杂版面、多栏、花哨的表格，你面对的就不再是“文本”，而是一堆带坐标的绘制指令。你能做的，更多是在猜阅读顺序、猜结构边界。
所以这条路线并不是“不行”，而是非常依赖文档的规整程度。
当文本这条路开始频繁撞墙，很多人会自然转向第二种思路：
把 PDF 当成一张图来看。
这里需要先澄清一个常见误解。现在说“走图像路线”，已经不等同于“用传统 OCR 识字”了。
图：从传统到专用模型再到 E2E
过去的 OCR，更像是在做一件事：把图片里的字，一个个识别出来。而现在，基于图像的方案，早就发展成了一整套专用任务模型：布局分析、表格结构识别、公式识别、图表区域检测，甚至已经出现了直接从图像到文本、从图像到结构的端到端模型。
这条路线的优势也很明显：它对扫描件友好，对复杂版面容忍度高，很多在文本世界里“完全无解”的问题，在图像空间里反而变得直观。
但代价同样存在。性能成本更高，结构和溯源能力不一定天然满足业务需求，尤其是在需要做到区块级、行级定位的时候，单纯的图像到文本，往往还不够。
真正做成系统之后，你会发现，很多工程方案其实并不站在“非黑即白”的某一边。
这也是为什么，越来越多的实现，开始走向融合式的 pipeline。
图：Pipeline方案
和“先判断这一页是不是扫描件，再决定整页怎么处理”的方案不同，另一种更细粒度的思路，是先理解页面，再决定怎么下手。先通过一个轻量的图像布局模型，把页面拆成不同类型的区域：文本块、表格、图像、公式、图表……然后针对不同区域，走不同的处理插件。
在这种 pipeline 里，文本和图像并不是对立关系。对于被判定为“文本区域”的部分，可以优先尝试直接从 PDF 中提取文字；如果提取不到，或者提取出来的结果在坐标上明显对不上，再降级到 OCR 作为兜底。
这样做的好处很直观：
- (可选)能利用 PDF 原生文本的性能和精度
- (可选)能利用PDF可能自带的额外信息辅助解析
- 可组合不同性能和成本的插件实现性能和成本的平衡
- 又不至于在异常场景下直接翻车
这里很多人容易误会：区域级 pipeline 并不是“把每块区域解析完就结束了”。真正决定最终可用性的，往往是最后那一步——把所有区域的结果重新拼回一篇“人类能顺着读”的文档，也就是阅读顺序重建。布局框分对了不代表就能读顺，表格、正文、图注之间怎么排序，才是最容易出妖蛾子的地方。
但它同样不是银弹。布局模型本身有上限，参数量小、泛化能力有限，在极其复杂的版面下，区域切分和阅读顺序本身就可能出错。
再往前一步，就是现在很多人都在关注的方向：
端到端的多模态大模型。
这条路线的上限非常高。模型不再显式区分“文本路线”还是“图像路线”，而是直接从整页视觉信息中学习结构、语义和阅读顺序。在泛化能力和复杂版面适应性上，确实展现出了很强的潜力。
但就当前阶段来说，它也有明显的短板。尤其是在需要精细溯源、区块级定位、图像区域截图参与问答的业务里，端到端方案往往还做不到 pipeline 那样可控、可解释。
| 能力点 | Pipeline | 端到端多模态 |
|---|---|---|
| 复杂版面 | 一般 | 强 |
| 溯源定位 | 强 | 弱 |
| 区块级处理 | 强 | 弱 |
| 泛化能力 | 一般 | 强 |
| 工程可控性 | 高 | 低 |
当然，多模态大模型也可以作为pipeline的一个插件来使用，以获得更高的识别正确率。
如果把这些路线放在一起看，其实会发现一个很现实的结论：
PDF 解析不存在“唯一正确”的技术路径。
| 解析路径 | 核心思路 | 优点 | 局限 | 更适合的场景 |
|---|---|---|---|---|
| 文本解析路线 | 直接从 PDF 内容流中提取文本与坐标 | 性能好、成本低、实现简单 | 怕复杂版面；阅读顺序和表格结构容易出错 | 规整的文字版 PDF、单栏报告、性能敏感场景 |
| 图像 / OCR 路线 | 将 PDF 渲染为图片，在图像空间中识别文字与结构 | 对扫描件和复杂版面更鲁棒 | 成本比文本解析高一些；结构与溯源能力需额外处理 | 扫描 PDF、历史文档、版式变化大的文档 |
| Pipeline路线 | 先做布局分析，再按区域类型选择不同处理插件 | 性能与效果可平衡；区块级/行级溯源友好 | 依赖布局模型；复杂版面仍有上限 | 生产级系统、需要可控性与稳定性的业务 |
| 端到端多模态模型 | 整页视觉信息直接到文本/理解结果 | 泛化能力强；复杂版面适应性好 | 当前难做细粒度溯源；工程可控性较弱；解析成本最高；性能很差，难以满足在线多页pdf解析场景。 | 高复杂度文档、探索型或理解优先的场景 |
文本路线，胜在轻量和效率；
图像路线，胜在鲁棒和泛化；
pipeline，胜在可控和工程弹性；
端到端模型，胜在想象空间大。
你选择哪一条，本质上取决于三件事：
- 业务实际要处理的 PDF 有多乱
- 业务对结构和溯源的要求有多高
- 业务能接受多差的性能和多高的成本
这一章，我不想给出一个“最优解”。
因为在 PDF 解析这件事上，选路线，本身就是在选你要解决哪一类问题。
接下来几篇，我会把这些路线一条一条拆开来讲：各自的核心思路、常见实现方式，以及它们最容易踩的坑。
而不是一上来，就告诉你“该怎么写代码”。
如果你走到现在还在纠结路线选择，那说明你已经在认真做这件事了。
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