PaddlePaddle/PaddleOCR

PaddleOCR – 適用於生產環境的 OCR 與文件 AI 工具包

功能說明

• 將圖像或 PDF 轉換為機器可讀的文本、表格、公式，甚至是完整的文檔結構。
• 輸出結果可直接用於大型語言模型 (LLM) – 提供保留佈局資訊的 JSON 或 Markdown。
• 同時支援經典 OCR（文本檢測與識別）以及針對複雜文件的進階視覺語言解析。

核心組件

組件	用途	重點特性
PP‑OCRv6	通用場景文本檢測	單一模型支援 100+ 種語言，相較於 v5 在檢測能力提升 +4.6 % 且識別能力提升 +5.1 %，在 CPU 上運行速度快 5.2 倍，提供從邊緣端到伺服器端的微型 (1.5 M) 至中型 (34.5 M) 模型尺寸，方便部署。
PaddleOCR‑VL‑1.6	用於文件解析的輕量化視覺語言模型	0.9 B 參數，在 OmniDocBench v1.6 上達到 96.3 % 的準確度，擅長處理表格、公式、古籍文字與印章；輸出帶有元素座標的 Markdown/JSON。
PP‑StructureV3	PDF/圖像的結構化轉換	提供細粒度的佈局分析（儲存格座標、標題、跨頁表格），並可匯出為 DOCX、Markdown、JSON。
HPD‑Parsing (2026‑07‑22)	高吞吐量文件解析	分層並行解碼，速度達 4,752 tokens / s，相容於 OpenAI 樣式的服務提供方式或本地 vLLM 運行環境。

為何對 AI/LLM 工作流至關重要

• LLM 準備就緒的數據：該工具包提供乾淨、結構化的文本以及位置元數據，這正是檢索增強生成 (RAG) 或代理系統 (agentic systems) 所需的。
• 速度與佔用空間：模型尺寸從幾 MB (邊緣端) 到約 35 M 參數 (伺服器端) 不等，支援在 CPU、GPU、XPU、NPU 或透過 ONNX/TensorRT 運行，使其易於嵌入到雲端服務或裝置端應用程式中。
• 生態系統整合：與熱門的 RAG 平台（Dify, RAGFlow, Pathway, Cherry Studio）預建的整合，以及瀏覽器 SDK (PaddleOCR.js)。

典型工作流程

1. 輸入 – 提供圖像、掃描版 PDF 或即時攝影機畫面。
2. Pipeline 選擇 – 選擇模型系列：
   • PP‑OCRv6 用於快速的多語言文本檢測。
   • PP‑StructureV3 用於具備佈局感知能力的轉換。
   • PaddleOCR‑VL 用於需要處理表格、公式或古籍文字時的進行深度的 VLM 基礎解析。
3. 推理 (Inference) – 在本地 (Python, C++, Java, 等) 運行，或透過託管的 API。後端可以支援 Paddle static/dynamic graph, Transformers, ONNX Runtime, OpenVINO, TensorRT, 等。
4. 輸出 – 接收包含文本字串、邊界框 (bounding boxes)、表格結構與可選的 DOCX 檔案的 JSON/Markdown。
5. 下游應用 | 將結構化輸出餵給 LLM 進行摘要、問答、知識庫構建，或提供給 RAG 引擎進行檢索。

快速上手

• 線上演示 (Online demo)：無需安裝 – 直接在 https://www.paddleocr.com 體驗中心嘗試。
• 本地安裝：pip install paddleocr (Python 3.8‑3.12)。請參考 PP‑OCR, PaddleOCR‑VL, 或 PP‑StructureV3 的快速入門連結以獲取文件說明。
• 部署：將模型轉換為 ONNX，然後使用 OpenVINO, TensorRT 加速，或進行多 GPU 並行推理。同時也提供 C++/C#/Java 的服務層。

誰在使用它

• 超過 6,000 個 GitHub 專案依賴於 PaddleOCR。
• 已整合至商業 RAG 平台 (Dify, RAGFlow, Cherry Studio) 與 AI 代理框架。
• 被需要高準確度、多語言文件數位化的企業所採用。

總結 PaddleOCR 是一個成熟的開源 OCR 與文件 AI 引擎，它將原始視覺數據轉換為結構化、對 LLM 友好的格式。其模組化模型、多語言覆蓋範圍以及靈活的部署選項，使其成為任何構建 AI 應用程式（需要閱讀與理解文件）的人士的必備解決方案。