文檔，作為知識和信息的關鍵載體，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據上的訓練，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能夠深入分析非結構化文本內容，進行智能摘要、主題提煉、情感分析，甚至可以基于文檔內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出色，但任何智能分析的前提是獲得準確、可靠的原始數據。在文檔智能流程中，將圖像形態(tài)的文檔（如掃描件、照片）轉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、特定行業(yè)報告等）進行了深度優(yōu)化。通過在特定數據集上的針對性訓練、對特定版式和字符的適應性調整，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系統在設計上更注重對原始圖像信息的忠實轉換，產生“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量數據的基礎保障。

精準提取與深度理解，大小模型協同工作

大型語言模型與專業(yè)OCR小模型并非相互替代的關系，而是高度互補。

一個典型的協同工作流如下：

1. 前端精準數據捕獲： 專業(yè)OCR系統首先對各類文檔圖像進行處理，精準識別文字信息，并可根據預設規(guī)則提取關鍵字段，形成結構化或半結構化的文本數據。這一步確保了進入后續(xù)環(huán)節(jié)的數據質量。

2. 后端智能分析與應用： 經過OCR處理的高質量文本數據，隨后被送入大型語言模型。LLM利用其強大的語義理解能力，對這些數據進行深層分析、邏輯推理、信息關聯、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。

這種協同模式，既發(fā)揮了專業(yè)OCR在數據提取準確性上的優(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產品，這些服務支持自由選配、快速部署，能夠實現開箱即用，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據訓練的OCR大模型，其核心目標是實現對任意版式文檔（包括結構化和非結構化文檔，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高精度的關鍵信息提取。

大型語言模型和專業(yè)OCR技術各有其核心優(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。