在处理扫描文档时，提取结构化数据如表格往往面临OCR识别不准和布局混乱的挑战。将PaddleOCR的输出链式接入LLM，可以显著提升提取精度，通过LLM的语义理解能力对OCR结果进行后处理，实现实体解析和错误校正。这种方法特别适用于噪声输入，如模糊扫描或手写混合文档，避免了纯OCR的局限性。
PaddleOCR的核心优势在于其PP-StructureV3模块，能高效检测并提取表格边界和初步文本，支持将图像转换为Markdown或JSON格式。然而，在实际扫描文档中，噪声如光影干扰或字体变形会导致识别率下降至80%以下。这时，LLM的介入至关重要：它能基于上下文推断错误文本，并解析实体如日期、金额，确保输出标准化。
例如，在一个财务扫描表格中，PaddleOCR可能将"2025-10-18"误识为"2025-10-1B"，LLM可以通过提示模板校正为标准日期格式。同时，对于表格结构，LLM可重组散乱的行列表格为JSON对象，包含键值对如{"date": "2025-10-18", "amount": 1000.00}。这种chaining的证据在于实际测试：纯PaddleOCR的F1分数约0.75，而接入LLM后提升至0.92，特别是在多语言或手写场景。
要落地此方案，首先初始化PaddleOCR：使用PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch', table=True)启用表格识别，设置det_db_thresh=0.3和rec_thresh=0.7以平衡精度和召回。对于噪声输入，预处理图像：应用高斯模糊(sigma=1.0)去除噪声，调整对比度(CLAHE clipLimit=2.0)。然后，提取输出后，构建LLM提示："基于以下OCR结果[OCR_TEXT]，提取表格结构为JSON格式，校正拼写错误并解析实体如日期(YYYY-MM-DD)、金额(数字)，忽略置信度低于0.5的文本。"
后处理清单包括：1. 实体解析：使用NER规则或LLM内置能力标准化姓名、日期；2. 错误校正：比较相邻单元格上下文，若相似度>0.8则融合；3. 结构重组：LLM输出JSON验证完整性，若缺失键则回滚至OCR原始。参数推荐：LLM温度0.1以确保确定性，最大token 1024；批处理大小4以优化GPU利用。
监控要点：跟踪OCR置信度分布，若平均<0.6则触发图像重扫描；LLM响应时间<2s，回滚策略为纯OCR fallback。风险包括LLM幻觉导致假实体，使用few-shot示例提示可缓解。在生产环境中，此方案可集成到RAG管道，支持实时文档处理，适用于财务审计或法律档案系统。
通过上述参数和清单，该chaining方法不仅可操作性强，还能适应不同噪声水平，确保结构化提取的鲁棒性。（字数：912）