文档智能处理的场景化决策框架

🔍 “扫描件来了，到底先OCR，还是直接上大模型？”

这是我工作中反复遇到的灵魂拷问。过去我们总以为这是”技术选型”问题——哪个模型更强、哪个API更便宜、哪个延迟更低。

但研究了上百份文档处理流程后，我发现：这不是模型强弱的问题，这是任务类型的问题。

选错路径，再强的算力也是浪费。

🎯 决策框架：先看文档，再看技术
不要问”什么工具最好”，要问”我在处理什么”。

路线A：OCR + 结构化后处理
适用场景：
✅ 文档模板高度固定（发票、身份证、固定报表）
✅ 需要批量处理，追求极致稳定性
✅ 对字段位置有严格要求（如”左上角编号必须对应数据库A字段”）
核心逻辑：
OCR负责精准提字，规则引擎负责对号入座。
像工厂流水线，每个环节可控、可审计、成本低。

路线B：多模态大模型端到端
适用场景：
✅ 版式复杂多变（财报、手写笔记、混合排版）
✅ 包含复杂表格、印章、手写批注交叉识别
✅ 需要语义理解（如”总结这段手写备注的核心诉求”）

核心逻辑：
大模型负责看懂内容，像人类一样处理视觉和语义的关联。
版式越乱，它的相对优势越明显。