在 AI 系统构建中，将非结构化数据如 PDF 和图像转换为 LLM 可处理的结构化格式是关键一步。PaddleOCR 作为一款开源的轻量级 OCR 工具包，提供高效的文本检测、识别和结构化解析能力，支持超过 100 种语言，能显著提升 LLM 在多语言文档处理中的效率。本文聚焦于使用 PaddleOCR 构建一个简洁的 OCR 系统，强调从图像/PDF 到 JSON 或 Markdown 的桥接过程，避免复杂管道，仅关注核心参数配置和落地实践。
PaddleOCR 的优势在于其模块化设计和低资源消耗。不同于传统 OCR 工具，它集成了 PP-OCR 系列模型，实现端到端文本提取。根据官方基准，PP-OCRv5 在多语言场景下准确率提升 13%，特别适合 LLM 前置处理。证据显示，在 OmniDocBench 测试中，PaddleOCR-VL 模型在文档解析任务上超越了许多商业解决方案，识别复杂元素如表格、公式和图表时，RMS-F1 分数达 80.60%。这使得它成为桥接视觉数据与 LLM 的理想选择，尤其在资源受限的环境中。
构建系统首先需安装环境。使用 Python 3.8+ 和 PaddlePaddle 框架，执行 pip install paddlepaddle 安装 GPU/CPU 版本。随后，pip install paddleocr 引入核心包，若需文档解析则添加 pip install "paddleocr[doc-parser]"。对于 LLM 集成，推荐安装 paddlenlp 以支持 ERNIE 等模型。系统架构包括三个阶段：输入预处理、OCR 核心处理、输出结构化。
在输入预处理阶段，处理 PDF 或图像需考虑分辨率和方向。PaddleOCR 支持自动方向分类，但为轻量级，可禁用以节省计算：设置 use_doc_orientation_classify=False。证据来自官方文档，该参数在标准布局下准确率达 99.42%，但在倾斜图像上可能引入延迟。落地参数：图像分辨率上限设为 960x960（limit_side_len=960），避免内存溢出；对于 PDF，多页处理时使用 img_path 批量输入，支持异步队列以并行化。
核心 OCR 处理采用 PP-OCRv5 管道，结合文本检测（DB++ 算法）和识别（SVTR 模型）。检测阶段阈值配置至关重要：置信度阈值 det_db_thresh=0.3 平衡召回与精度，过低易引入噪声影响 LLM；det_db_unclip_ratio=1.5 扩展边界框，适用于弯曲文本。识别阶段，支持 109 语言，指定 lang='ch' 或 'en'，多语言用 'multilingual'。证据：PP-OCRv5 在拉丁语系准确率超 90%，手写识别提升显著。清单：1. 初始化 ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='en')；2. 推理 result = ocr.ocr(img_path)；3. 提取坐标与文本 for line in result: text = line[1][0]。
为桥接 LLM，输出需结构化。PaddleOCR 默认返回列表格式，可转换为 JSON：json.dump({'texts': [line[1][0] for line in result], 'bboxes': [line[0] for line in result]})。高级用法用 PP-StructureV3 解析布局，输出 Markdown：设置 layout_model_dir='PP-StructureV3_layout'，启用表格识别 recovery=True。这直接生成 LLM 友好的 Markdown，保留层次结构。参数：structure_version='PP-StructureV3'，置信阈值 table_thresh=0.5。证据：在复杂 PDF 上，PP-StructureV3 布局保持率达 95%，优于 Tesseract 等工具。集成示例：将 JSON 喂入 LLM prompt，如 “基于以下结构化文本：[json_data]，总结关键信息”。
优化参数是落地关键。监控准确率：使用 BLEU 分数评估输出与 ground truth，阈值 <0.8 时回滚到更高置信模型。资源限制：CPU 推理下，批次大小 batch_size=1，GPU 用 4-8。风险：低质量图像噪声大，建议预滤波 use_doc_unwarping=True；多语言混杂时，指定 glossary 自定义词典。回滚策略：若准确率降至 85% 以下，切换到 PaddleOCR-VL 模型，仅 0.9B 参数，支持 VLM 直接解析。
实际部署清单：1. 环境搭建：Docker 镜像 paddlepaddle/paddle:latest，挂载模型目录。2. API 服务：用 Flask 封装 POST /ocr 端点，输入 base64 图像。3. LLM 桥接：输出 JSON 后，调用 OpenAI API 或本地 vLLM。4. 测试：用 ICDAR 2019 数据集验证，多语言覆盖率 >95%。5. 监控：日志记录推理时长，警报 >500ms。总体，该系统在单机部署下处理 100 页 PDF 仅需 10s，支持 LLM 高效摄入结构化数据。
通过 PaddleOCR，轻量级 OCR 系统不仅高效解析多语言内容，还无缝桥接到 LLM 生态。实践证明，其在 AI 系统中的作用不可或缺，未来可扩展到实时视频 OCR。（字数：1024）