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PaddleOCR

2025-12-11

python

别人能做到的，我也能做到；别人不能做到的，我更要做到。——韩愈

PaddleOCR：把 PDF/图片“变成结构化数据”的超级通道，助力 AI 更好理解世界

在构建 AI 应用时，一个常被忽视但至关重要的环节是“数据入口”：大量信息仍保存在图像、扫描件或 PDF 文档中。如何把这些非结构化内容转化为模型可用的结构化数据？PaddleOCR 给出高效而优雅的答案。

  • 项目地址：PaddlePaddle/PaddleOCR
  • 官网主页：https://www.paddleocr.ai
  • 项目描述：Turn any PDF or image document into structured data for your AI. A powerful, lightweight OCR toolkit that bridges the gap between images/PDFs and LLMs. Supports 100+ languages.
  • 核心语言：Python
  • License：Apache 2.0
  • Stars：66,119+
  • Tags：ocr pp-ocr pp-structure document-parsing pdf-parser pdf2markdown kie rag pdf-extractor-rag paddleocr-vl document-translation chineseocr

这不仅是一个“OCR识别库”，还是一个能将文档内容直接打通到 LLM/RAG 工作流中的“数据桥”。无论你在做文档抽取、知识检索、智能问答、或者多语言处理，PaddleOCR 都是妥妥的基础设施。

为什么选择 PaddleOCR？

  • 强大轻量：在保证高精度的同时，注重工程落地与速度。
  • 端到端文档理解：不仅识别文本，还能进行版面分析、表格/关键信息抽取（KIE）、结构化解析。
  • 支持 100+ 语言：全球化场景轻松覆盖。
  • AI应用友好：内置与 LLM/RAG 的工作流衔接能力（如 PDF→Markdown、RAG 数据管道等）。
  • 生态成熟：丰富示例与工具链，适合生产级使用。

典型应用场景

  • 文档结构化解析：将 PDF 合同、账单、专利等解析成字段和表格。
  • 知识检索（RAG）：将文档转为 Markdown/段落，再做分片索引，供 LLM 检索生成。
  • 多语言内容处理：识别并翻译不同语言的图像文字，打通跨语言的文档理解。
  • 表单与票据：用于企业财务、物流单据、报销凭证等场景的关键信息提取。
  • 文档到知识库：将文档转为结构化数据，直接入库或生成向量索引。

快速上手：安装与基本使用

说明：以下代码是“概念演示”，接口以官方文档/示例为准。PaddleOCR提供了非常易用的 CLI 与 Python API，这里以 Python 框架思路示例。

安装

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# 安装 PaddleOCR 与依赖（具体请参考官方说明）
pip install "paddlepaddle>=2.6.0"  # 根据你的环境选择 CPU/GPU 版本
pip install paddleocr

基本识别（图像到文本）

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from paddleocr import PaddleOCR

# 初始化 OCR（选择语言与模型）
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")  # 支持 'en'、'ch'、'japan' 等多语言

# 单张图片识别
result = ocr.ocr("examples/receipt.jpg", cls=True)

# 输出文本与置信度
for line in result[0]:
    text = line[1][0]
    score = line[1][1]
    print(f"{text} (conf={score:.2f})")

从 PDF 到 Markdown，再到 RAG

PaddleOCR 的强项之一是文档结构化能力，包含版面分析与“PDF→Markdown”的转换，这意味着你可以直接把处理后的文档接入到向量检索/LLM 的 RAG 管线。

PDF 转 Markdown（概念流程）

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import fitz  # PyMuPDF，用于 PDF 页面图像化
from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="en")

def pdf_to_markdown(pdf_path: str) -> str:
    md_blocks = []
    doc = fitz.open(pdf_path)
    for page in doc:
        pix = page.get_pixmap(dpi=180)  # 清晰度可调
        img_bytes = pix.tobytes("png")
        # 用 OCR 识别页面图像
        result = ocr.ocr(img_bytes, cls=True)
        # 将识别结果转为 Markdown 段落
        lines = [line[1][0] for line in result[0]]
        md_blocks.append("\n".join(lines))
    return "\n\n".join(md_blocks)

markdown_text = pdf_to_markdown("examples/sample.pdf")
print(markdown_text[:500])  # 展示部分内容

一旦你拿到了 Markdown 文本，就可以进行分块、向量化、索引构建，供 LLM 做检索增强（RAG）。

结构化抽取（KIE）：把关键信息“抠出来”

对票据、合同、表单等，识别文本只是第一步，更关键的是抽取字段。PaddleOCR 的 KIE（Key Information Extraction）能力可用于定位和提取关键数据。

示例思路：

  • OCR识别得到文本与位置信息（bbox）
  • 使用版面/字段模板或训练好的 KIE 模型抽取字段值
  • 输出为结构化字典或表格
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from typing import Dict, Any, List
from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="ch")

def extract_invoice_fields(img_path: str) -> Dict[str, Any]:
    result = ocr.ocr(img_path, cls=True)
    lines = result[0]

    # 简单规则示例：根据关键词 + 邻近文本抽取（真实场景可结合版面分析或训练好的KIE模型）
    fields = {"公司名称": None, "发票号码": None, "金额": None, "开票日期": None}
    for line in lines:
        text = line[1][0]
        if "公司" in text or "单位" in text:
            fields["公司名称"] = text
        if "发票" in text and "号码" in text:
            fields["发票号码"] = text.split("：")[-1]
        if "￥" in text or "金额" in text:
            fields["金额"] = text.replace("金额", "").strip()
        if "日期" in text or "开票日期" in text:
            fields["开票日期"] = text.split("：")[-1]
    return fields

fields = extract_invoice_fields("examples/invoice.png")
print(fields)

在企业应用中你可以进一步：

  • 使用 PaddleOCR 的结构化模型与版面分析
  • 维护模板库和字段规则
  • 对抽取结果做校验与纠错
  • 直接入库或用于后续自动化流程

多语言识别与翻译

PaddleOCR 支持 100+ 语言。结合翻译模型（可选第三方，如机器翻译 API 或开源翻译模型），可以快速把多语言文档统一为目标语言，便于下游处理。

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from paddleocr import PaddleOCR

ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang="japan")

result = ocr.ocr("examples/jp_doc.png", cls=True)
jp_text = "\n".join([line[1][0] for line in result[0]])

# 假设使用某翻译API（伪代码）
def translate_to_chinese(text: str) -> str:
    # TODO: 替换为你的翻译服务
    return "[翻译结果] " + text

cn_text = translate_to_chinese(jp_text)
print(cn_text)

与 LLM 的协作：把 OCR 结果“喂给”智能体

当你将 PDF/图片转换为 Markdown 或结构化数据后，就可以把它作为 LLM 的上下文或知识库来源，进行智能问答或摘要生成。比如将 OCR → 分块 → 嵌入向量 → 检索 → LLM生成 的管线串起来：

简化示例（伪代码）：

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# 1. OCR -> markdown_text
# 2. Chunk markdown_text into paragraphs
chunks = [c for c in markdown_text.split("\n\n") if c.strip()]

# 3. Embed & build vector index（Faiss/Milvus/pgvector）
# 4. Query -> retrieve top-k contexts
query = "请总结这份合同的付款条款"
contexts = retrieve_top_k(chunks, query, k=4)

# 5. LLM生成
prompt = f"""基于以下上下文，请总结合同的付款条款并列出关键要点：\n\n{'\n\n'.join(contexts)}"""
answer = llm_generate(prompt)  # 替换为你的 LLM 接口
print(answer)

PaddleOCR 提供的“PDF→Markdown”“结构化抽取”等能力，正是把文档转化为 LLM 可用数据的关键步骤。结合 RAG（检索增强生成），可显著提升回答的准确性与可追溯性。

性能与工程实践建议

  • 清晰度与 DPI：PDF 转图像时适当提高 DPI，以提升识别质量，但注意性能开销。
  • 版面分析优先：复杂文档先做页布局与区域划分，再对区域进行识别与抽取。
  • 语言选择正确：按文档语言初始化 OCR（lang 参数），能提高识别精度。
  • 结构化优先：尽量让输出“有结构”（字段/表格/层级），便于落地到系统。
  • 与 RAG/LLM协同：OCR 是入口，RAG 是检索引擎，LLM 是生成与推理层；三者组合效果最佳。

总结

PaddleOCR 是“图像/PDF→结构化数据”的超级通道。它不仅能做高质量 OCR，还能进行文档解析、表格/关键信息抽取、PDF→Markdown 转换，并与 LLM/RAG 工作流无缝衔接。对开发者来说，这意味着：

  • 你的 AI 应用可以直接“吃”文档数据；
  • 多语言场景得以打通；
  • 文档自动化与智能问答变得顺滑高效。

如果你正在构建文档理解、知识检索、企业自动化或多语言处理的 AI 系统，PaddleOCR 值得作为必备基础库，帮助你的应用真正跨越“非结构化数据”的鸿沟。

项目主页：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
官方网站：https://www.paddleocr.ai

欢迎动手试试，把你的 PDF 和图片“喂给” AI，看看 PaddleOCR 和 LLM 能为你带来怎样的生产力飞跃。