OCR 要下崗了？2025 年文檔處理的主角竟然是它 原創
如果你在過去幾年接觸過文檔處理、發票識別、合同解析等業務，OCR 這個詞你一定不會陌生。它是把紙質、掃描、照片里的文字“摳出來”的老牌技術，已經存在了幾十年。
但到了 2025 年，越來越多的企業發現：單靠 OCR 已經不夠用了。原因很簡單——OCR 只能“看字”，卻不會“懂字”。
與此同時，大語言模型（LLMs） 正在強勢登場。它們不僅能識別文字，還能理解上下文、判斷語義、直接生成結構化數據。有人甚至說：OCR 是計算機的“眼睛”，而 LLM 是“腦子”。
問題來了：在 2025 年的文檔處理世界里，OCR 和 LLM，誰才是最佳解？
1、OCR：老牌“抄寫員”，穩定但刻板
OCR（Optical Character Recognition，光學字符識別） 的思路很簡單：把圖片里的字識別出來，輸出成可復制的文本。
想象一下，你掃描一張發票，OCR 會幫你把票面上的每個字符都“敲”進文檔里。但它不會理解哪些是金額、哪些是抬頭，甚至可能把表格順序打亂。
OCR 的優勢
- 技術成熟：幾十年發展，結果可預測；
- 速度快、成本低：適合大批量、規整化的文檔；
- 標準化場景可靠：比如身份證、稅務表單等。
OCR 的局限
- 缺乏理解力：它只會照抄，不會思考；
- 依賴模板：版式一變就要重寫規則；
- 復雜布局困難：多欄、表格、手寫體常常“翻車”。
所以，OCR 更像一個勤勤懇懇的“打字員”，但它永遠無法回答“這張發票的總金額是多少”。
2、LLM：聰明的“助理”，會讀也會理解
LLM（Large Language Model，大語言模型） 的思路完全不同。
它不僅能看到文字，更能理解文字的含義和上下文。現代的多模態 LLM（如 GPT-4V、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Pro）甚至能直接“看圖讀文檔”。
比如，一份銀行流水單，OCR 只會輸出一堆數字；而 LLM 能自動判斷這是“交易記錄”，還會把日期、金額、對手方整理成結構化表格。
LLM 的優勢
- 理解語義：能判斷上下文，區分“發票號”和“金額”；
- 無需模板：不同格式的發票都能直接提取關鍵信息；
- 輸出結構化數據：可以直接生成 JSON、表格；
- 適應性強：換個提取需求，只需修改提示詞即可。
LLM 的短板
- 可能“幻覺”：有時會編造文檔中不存在的信息；
- 輸出不穩定：格式不固定，需要后處理；
- 計算成本高：相比 OCR 更耗算力；
- 缺乏置信度指標：不會告訴你“我有 90% 把握”。
換句話說，LLM 就像一個聰明的實習生：它能快速讀懂文件并整理摘要，但偶爾也會自作聰明，編一些根本不存在的內容。
3、OCR vs LLM：核心差異一覽
為了更直觀，下面我們把兩者放到一張表里：
特性 | OCR：抄寫員 | LLM：助理 |
文本處理方式 | 逐字識別，字面輸出 | 理解上下文，語義提取 |
模板依賴 | 需要 | 不需要 |
輸出格式 | 非結構化文本 | 結構化數據（JSON等） |
布局適應 | 差 | 強 |
速度與成本 | 快、低 | 慢、貴 |
錯誤類型 | 可見錯字、缺失 | 隱蔽幻覺、邏輯錯 |
一句話總結： ?? OCR 更像“復印機”，LLM 更像“秘書”。
4、為什么 LLM 正在成為主角？
（1）靈活性無敵
OCR 必須寫死規則，LLM 卻能應對千變萬化的文檔。 今天你讓它提取“發票號”，明天改成“付款截止日期”，只要改提示詞即可。
（2）復雜文檔輕松拿下
遇到表格、圖文混排、手寫批注，OCR 常常亂套；LLM 能結合語境，自動分辨列與列的關系。
（3）上下文驅動的準確性
比如 “10” 和 “1O” 的歧義，OCR 常常分不清；LLM 會用語境判斷這是數字零，而不是字母 O。
（4）一站式提取
過去的流程是 OCR ? 腳本解析 ? 數據清洗，現在 LLM 一步到位，直接給你干凈的結構化結果。
5、但 LLM 也不完美：五大痛點
- 幻覺問題：會憑空“編”字段，比如空白日期填成“2025-12-31”；
- 輸出不一致：有時給 JSON，有時給長句；
- 缺乏置信度：不會告訴你“我八成確定”；
- 依賴提示詞：提示寫不好，結果跑偏；
- 算力和合規壓力：云端調用要考慮成本與數據安全。
這也是為什么在金融、醫療等高風險場景，單靠 LLM 是危險的。
6、最佳實踐：OCR + LLM 的混合拳
2025 年最實用的方案，其實不是二選一，而是 混合。
- OCR 保底：負責高效、低成本的文本識別；
- LLM 提升：做結構化抽取與語義理解；
- 驗證層兜底：通過規則或人工校驗，避免幻覺。
像 TableFlow 這樣的企業方案，就走的是 “LLM + OCR + 驗證”三合一路線：
- 無需寫模板，快速適配新文檔；
- 支持多格式（PDF、圖片、Excel、掃描件）；
- 內置校驗規則，確保輸出穩定、可用；
- 提供人工審核接口，讓人類在關鍵點介入。
換句話說，OCR 和 LLM 不是對手，而是最佳拍檔。
7、該怎么選？場景對照表
使用場景 | 推薦方案 | 理由 |
身份證、稅務表單 | OCR | 格式固定，要求極高準確率 |
發票、收據 | 混合 / LLM | 格式多變，需語義理解 |
合同、病歷 | LLM | 復雜語境，非結構化為主 |
財務報表 | 混合 | 表格 OCR + 語義 LLM |
大規模檔案數字化 | OCR | 追求低成本與速度 |
一句話口訣： ?? 規整世界用 OCR，復雜世界用 LLM，想要又穩又靈活，就混合用。
結語
文檔處理正在經歷一場從 “抄寫”到“理解” 的革命。
OCR 提供了幾十年的穩定基礎，但它注定停留在“識別”的層面；LLM 則把機器帶進了“讀懂”的新階段。未來，OCR 會繼續在標準化場景發揮作用，而 LLM 將成為復雜文檔解析的核心引擎。
真正的最佳實踐是兩者融合：OCR 提供眼睛，LLM 提供大腦，再加上驗證機制，才是企業級文檔處理的終極方案。
所以問題來了： ?? 在你的業務里，你更需要一個“抄寫員”，還是一個“聰明秘書”？
本文轉載自???Halo咯咯??? 作者：基咯咯
