OCR 要下岗了？2025 年文档处理的主角竟然是它 原创

如果你在过去几年接触过文档处理、发票识别、合同解析等业务，OCR 这个词你一定不会陌生。它是把纸质、扫描、照片里的文字“抠出来”的老牌技术，已经存在了几十年。

但到了 2025 年，越来越多的企业发现：单靠 OCR 已经不够用了。原因很简单——OCR 只能“看字”，却不会“懂字”。

与此同时，大语言模型（LLMs） 正在强势登场。它们不仅能识别文字，还能理解上下文、判断语义、直接生成结构化数据。有人甚至说：OCR 是计算机的“眼睛”，而 LLM 是“脑子”。

问题来了：在 2025 年的文档处理世界里，OCR 和 LLM，谁才是最佳解？

1、OCR：老牌“抄写员”，稳定但刻板

OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别） 的思路很简单：把图片里的字识别出来，输出成可复制的文本。

想象一下，你扫描一张发票，OCR 会帮你把票面上的每个字符都“敲”进文档里。但它不会理解哪些是金额、哪些是抬头，甚至可能把表格顺序打乱。

OCR 的优势

• 技术成熟：几十年发展，结果可预测；
• 速度快、成本低：适合大批量、规整化的文档；
• 标准化场景可靠：比如身份证、税务表单等。

OCR 的局限

• 缺乏理解力：它只会照抄，不会思考；
• 依赖模板：版式一变就要重写规则；
• 复杂布局困难：多栏、表格、手写体常常“翻车”。

所以，OCR 更像一个勤勤恳恳的“打字员”，但它永远无法回答“这张发票的总金额是多少”。

2、LLM：聪明的“助理”，会读也会理解

LLM（Large Language Model，大语言模型） 的思路完全不同。

它不仅能看到文字，更能理解文字的含义和上下文。现代的多模态 LLM（如 GPT-4V、Claude 3.7 Sonnet、Gemini 2.5 Pro）甚至能直接“看图读文档”。

比如，一份银行流水单，OCR 只会输出一堆数字；而 LLM 能自动判断这是“交易记录”，还会把日期、金额、对手方整理成结构化表格。

LLM 的优势

• 理解语义：能判断上下文，区分“发票号”和“金额”；
• 无需模板：不同格式的发票都能直接提取关键信息；
• 输出结构化数据：可以直接生成 JSON、表格；
• 适应性强：换个提取需求，只需修改提示词即可。

LLM 的短板

• 可能“幻觉”：有时会编造文档中不存在的信息；
• 输出不稳定：格式不固定，需要后处理；
• 计算成本高：相比 OCR 更耗算力；
• 缺乏置信度指标：不会告诉你“我有 90% 把握”。

换句话说，LLM 就像一个聪明的实习生：它能快速读懂文件并整理摘要，但偶尔也会自作聪明，编一些根本不存在的内容。

3、OCR vs LLM：核心差异一览

为了更直观，下面我们把两者放到一张表里：

一句话总结： 👉 OCR 更像“复印机”，LLM 更像“秘书”。

4、为什么 LLM 正在成为主角？

（1）灵活性无敌

OCR 必须写死规则，LLM 却能应对千变万化的文档。 今天你让它提取“发票号”，明天改成“付款截止日期”，只要改提示词即可。

（2）复杂文档轻松拿下

遇到表格、图文混排、手写批注，OCR 常常乱套；LLM 能结合语境，自动分辨列与列的关系。

（3）上下文驱动的准确性

比如 “10” 和 “1O” 的歧义，OCR 常常分不清；LLM 会用语境判断这是数字零，而不是字母 O。

（4）一站式提取

过去的流程是 OCR ➝ 脚本解析 ➝ 数据清洗，现在 LLM 一步到位，直接给你干净的结构化结果。

5、但 LLM 也不完美：五大痛点

1. 幻觉问题：会凭空“编”字段，比如空白日期填成“2025-12-31”；
2. 输出不一致：有时给 JSON，有时给长句；
3. 缺乏置信度：不会告诉你“我八成确定”；
4. 依赖提示词：提示写不好，结果跑偏；
5. 算力和合规压力：云端调用要考虑成本与数据安全。

这也是为什么在金融、医疗等高风险场景，单靠 LLM 是危险的。

6、最佳实践：OCR + LLM 的混合拳

2025 年最实用的方案，其实不是二选一，而是 混合。

• OCR 保底：负责高效、低成本的文本识别；
• LLM 提升：做结构化抽取与语义理解；
• 验证层兜底：通过规则或人工校验，避免幻觉。

像 TableFlow 这样的企业方案，就走的是 “LLM + OCR + 验证”三合一路线：

• 无需写模板，快速适配新文档；
• 支持多格式（PDF、图片、Excel、扫描件）；
• 内置校验规则，确保输出稳定、可用；
• 提供人工审核接口，让人类在关键点介入。

换句话说，OCR 和 LLM 不是对手，而是最佳拍档。

7、该怎么选？场景对照表

一句话口诀： 👉 规整世界用 OCR，复杂世界用 LLM，想要又稳又灵活，就混合用。

结语

文档处理正在经历一场从 “抄写”到“理解” 的革命。

OCR 提供了几十年的稳定基础，但它注定停留在“识别”的层面；LLM 则把机器带进了“读懂”的新阶段。未来，OCR 会继续在标准化场景发挥作用，而 LLM 将成为复杂文档解析的核心引擎。

真正的最佳实践是两者融合：OCR 提供眼睛，LLM 提供大脑，再加上验证机制，才是企业级文档处理的终极方案。

所以问题来了： 👉 在你的业务里，你更需要一个“抄写员”，还是一个“聪明秘书”？

本文转载自​​​Halo咯咯​​​    作者：基咯咯