还在手动复制粘贴PDF？OCR和LLM到底该选谁，这篇说透了 原创

近二十年来，只要一提到从图片或PDF里往外“抠”数据，OCR（Optical Character Recognition，光学字符识别）技术几乎是唯一的答案。从读取银行支票到报销扫描发票，再到验证身份证照片，它一直是幕后的功臣。

但现在，情况正在发生巨变。

随着LLM（大型语言模型）的强势崛起，许多开发者开始“移情别恋”。更广阔的应用场景、更低的成本、更简单的开发流程，让无数曾被僵化的OCR系统困住的团队，惊叹于LLM处理非结构化数据的魔力。

一个惊人的例子是：Gemini Flash 2.0 在实现近乎完美识别准确率的同时，成本低到令人发指——处理6000页文档，只需1美元。

那么，这是否意味着OCR的时代已经结束，可以被彻底扔进历史的垃圾桶了？

答案是：远没有那么简单。

这并非一场简单的替代战，而是一场“新王”与“老兵”的对决。两者各有独特的优势和软肋。根据你的数据提取需求，选择其一，或者“强强联合”，才是2025年的最优解。

今天，我们就来深入剖析这场对决，看看在真实世界中，究竟谁才是你需要的那个“它”。

OCR vs. LLM：两种截然不同的“阅读”哲学

要理解它们的区别，我们首先要明白，它们“看”文档的方式，从根本上就不同。

OCR：一丝不苟的“图书管理员”

OCR的工作方式是确定性的、一步一个脚印的。它就像一位严谨的图书管理员，拿到一份文档后，会严格按照流程操作：

1. 版面分析：先把文档拆分成不同的区域，比如文本区、表格区、图片区。
2. 图像预处理：对图像进行“美颜”，比如转为黑白（二值化）、把歪的扶正（倾斜校正）、去除污点（去噪）。
3. 字符识别：像拼图一样，一个一个地识别出图像中的字符。
4. 后期校对：利用语言规则和词典进行质量控制。比如，如果它把 "apple" 识别成了 "app1e"，它能通过查词典发现错误并纠正过来。

这种结构化的方法，是OCR最大的优点，也是它至今无法被轻易取代的护城河。它能精确地“看到”文档的结构。

LLM：博学多才的“领域专家”

而LLM处理文档处理任务的方式，则完全是另一回事。它不是在“识别字符”，而是在“理解文档”。

多模态LLM（如GPT-4V, Claude 3.7, Gemini 2.0 Pro）会同时处理图像和文本，像人类一样去阅读。当你看到一张银行对账单时，你不会去逐字阅读，而是立刻认出“哦，这是张对账单”，并基于你过往的知识，迅速理解哪个是交易日期，哪个是金额。

LLM也是如此。它将整个文档图像转换成一种内部的“概念理解”（技术上称为“潜在表示”）。它不记得每个像素的具体样子，但它理解了文档的含义。因此，它能轻松地识别出一份文档是银行对账单，并根据其背景知识，将交易记录整理成一个表格。

然而，也正因如此，LLM有时会忽略物理结构。一位客户就曾遇到问题：用最顶级的LLM提取简历信息时，模型虽然提取了所有正确的工作经历，却把不同职位的描述给搞混了。因为它太注重“理解”，反而忽略了“这个描述属于哪个职位”这种严格的结构对应关系。

应用场景对比：各自的优势与短板

现在，让我们把两者放到不同的场景中，从五个关键维度进行一次正面交锋。

1）上手难度 —— LLM 完胜

在开发体验上，LLM的优势是压倒性的。

• OCR:需要为不同类型的文档创建模板、定义规则，工作繁琐且缺乏灵活性。
• LLM:通常只需要一个简单的提示（Prompt）。

比如，要从一份病历中提取信息，你给LLM的指令可能就一句话：“从这份病历中提取患者姓名、患者ID、测试ID和结果分数。” 即使病历的格式千变万化，它也能应对自如。

2）精准控制 —— OCR 胜出

凡事皆有两面性。LLM的灵活性也意味着控制力的下降。

如果你需要处理的是格式永不改变的政府表格，并且需要精确控制提取范围（比如，为了数据安全，绝不能提取W-9表格中的社保号码），OCR是更好的选择。你可以明确告诉它只处理哪些文本框区域，忽略其他部分——这一点LLM很难百分百保证。

3）准确率 —— 难分伯仲

这是一个最复杂的问题：谁的准确率更高？答案是：看情况。

• 对于格式统一、印刷清晰的文档（如1099税单），OCR的结构化方法可以达到近乎完美的99%准确率，可靠性无与伦比。
• 对于格式多变、质量参差不齐的文档（如各种收据），LLM的上下文理解能力则更胜一筹。金融自动化平台Ramp就发现，使用LLM后，他们处理收据的数据提取准确性得到了巨大提升。

根据Omni AI的最新研究，虽然在纯粹的字符识别上，OCR在高质量文档中仍有优势，但在需要理解文档结构和上下文的端到端数据提取任务中，LLM正越来越多地超越传统系统。

4）成本与速度 —— 战局反转

传统上，OCR系统需要高昂的前期许可或开发成本，而LLM则是按使用量付费。

• 速度:OCR非常快，处理一份文档通常在毫秒到几秒之间。而LLM由于计算量大，每份文档至少需要几秒钟。对于需要实时处理海量文档的场景，OCR优势明显。
• 成本:这就是战局最有趣的地方。LLM的成本正在急剧下降。如前所述，GeminiFlash 2.0 每页成本极低，在考虑了开发和维护成本后，它甚至可能比许多传统OCR方案更便宜。

5）“翻车”姿势 —— 各有不同

• OCR的失败是“耿直”的：通常因为图像质量差（分辨率低、有污点、字体奇怪），导致输出结果明显错误，比如乱码、文字丢失。你一眼就能看出来。
• LLM的失败是“狡猾”的：它很少输出乱码，但可能会“一本正经地胡说八道”（幻觉）。它产生的数据看起来非常合理，但实际上可能是错误的或结构错乱的。这种错误更隐蔽，需要与源文档核对才能发现。

最终指南：2025年，你的文档处理该怎么选？

对比结束，是时候做出选择了。这并非一个二元对立的问题，而是一个策略组合的问题。

以下是基于真实应用场景的最终建议：

结语

总而言之，在2025年的数据提取领域，“OCR vs. LLM”的答案不是谁取代谁，而是如何协同作战。

• 如果你的任务是处理海量、高速、格式统一的文档，OCR依然是值得信赖的老兵。
• 如果你的项目需要快速开发，处理各种不可预测的文档，并且更侧重于理解而非单纯识别，那么LLM无疑是你的最佳新宠。

而对于大多数复杂的现实世界应用来说，一个结合了OCR结构化分析能力和LLM上下文理解能力的混合系统，将提供最强大、最可靠的解决方案。

未来已来，智能的文档处理不再是单项冠军的表演，而是全能选手的时代。

🤔 那么，在你的工作中，哪种类型的文档最让你头疼？你认为哪种方法更适合解决它呢？ 

本文转载自​​Halo咯咯​​    作者：基咯咯