当前位置：首页 > ds >正文

详解开源关键信息提取方案PP-ChatOCRv4的设计与实现

ds 2025/8/22 15:07:02

一，问题背景与挑战

在数字化时代，文档依然是承载和传递信息的重要媒介。特别是在金融、法律、医疗等领域，从发票、合同、病历等复杂文档中精准提取关键信息，是自动化办公和智能决策的基础环节。

然而，关键信息提取在实际落地中面临多重挑战：

复杂文档结构理解：文档往往包含文本、表格、印章、图像等多种元素，传统 OCR 难以完整解析复杂布局
语义理解与推理：不仅要识别文本，还需结合上下文和领域知识进行语义推理
多模态信息融合：需要将视觉信息与文本语义有效结合，实现跨模态理解
模型效率与部署：大型模型效果好但部署成本高，轻量模型部署容易但精度不足

为应对这些问题，PP-ChatOCRv4应需而生，融合了 OCR、计算机视觉与大语言模型技术，实现了复杂文档的高效智能解析与关键信息抽取。

二，PP-ChatOCRv4 解决方案概述

PP-ChatOCRv4 是一个开源的端到端关键信息抽取与智能问答系统，面向复杂文档的解析与交互场景。它结合 OCR 技术、结构化解析、向量检索与大语言模型（LLM），构建了从文档图像到结构化结果的完整处理链路 → PP-ChatOCRv4快速体验。

大模型社区-飞桨星河AI Studio大模型社区

1，核心设计理念

模块化架构：组件松耦合，便于替换、扩展和二次开发
多模态融合：结合视觉特征与文本语义，提高理解准确度
检索增强：向量检索为 LLM 提供精准上下文，提升回答质量
轻量高效：支持轻量化部署，适配资源受限环境
开源共建：完全开源，与 PaddlePaddle 生态深度集成

2，技术架构

主要模块说明：

PP-DocBee2

对文档进行全文解析与语义理解，直接产出关键信息候选

PP-StructureV3

执行表格解析、版面分析、字段定位等结构化处理

Vector Retrieval（向量检索）

将结构化结果转为向量并检索，为推理提供精准上下文

Prompt Engineering（提示词工程）

将检索结果与用户问题结合，生成优化后的 LLM 输入

大语言模型

支持 ERNIE、GPT 等模型，完成跨领域语义推理与生成

Result Fusion（结果融合）

融合 LLM 输出与 PP-DocBee2 结果，提升最终结果的准确性与置信度

这种架构既保留了传统 OCR 的高精度识别优势，又结合检索增强的多模态推理，使其能够胜任复杂、多变的文档解析任务。

三，环境准备与快速体验

1，安装依赖

PP-ChatOCRv4 基于 PaddleOCR 3.0 开发，使用前需安装必要依赖：

# 安装 PaddlePaddle (GPU版本)
python -m pip install paddlepaddle-gpu==3.1.0 -i https://www.paddlepaddle.org.cn/packages/stable/cu118/
# 安装 PaddleOCR
pip install paddleocr
# 安装 ERNIE-4.5-0.3B 依赖
git clone https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE.git
cd ERNIE
pip install -r requirements.txt
pip install -e .
pip install --upgrade opencv-python opencv-python-headless

2，快速上手示例

以下是一个简单的PP-ChatOCRv4使用示例，展示如何从合同文档中提取关键信息：


from paddleocr import PPChatOCRv4Doc
# 配置ERNIE服务
chat_bot_config = {"module_name": "chat_bot","model_name": "ernie-4.5-0.3b","base_url": "http://0.0.0.0:8178/v1","api_type": "openai","api_key": "sk-xxxxxx...",  # 替换为你的API密钥
}
# 初始化PP-ChatOCRv4
pipeline = PPChatOCRv4Doc()
# 文档视觉分析
image_path = "./contract_sample.jpg"
visual_predict_res = pipeline.visual_predict(input=image_path,use_doc_orientation_classify=False,use_doc_unwarping=False,use_common_ocr=True,use_seal_recognition=True,use_table_recognition=True,
)
# 提取视觉信息
visual_info_list = []
for res in visual_predict_res:visual_info_list.append(res["visual_info"])
# 关键信息提取
question = "合同中的甲方名称是什么？"
chat_result = pipeline.chat(key_list=[question],visual_info=visual_info_list,chat_bot_config=chat_bot_config,
)
print(chat_result['chat_res'])
# 预期输出: {'合同中的甲方名称是什么？': '北京科技有限公司'}

项目完整代码，请参见：Practice of Key Information Extraction in Contract Scenarios Based on ERNIE-4.5-0.3B and PaddleOCR

链接：https://github.com/PaddlePaddle/ERNIE/blob/develop/cookbook/notebook/key_information_extraction_tutorial_en.ipynb

四，性能评估与优化

1，基准测试

我们在公开数据集和实际业务场景中对PP-ChatOCRv4进行了全面评估，以下是在合同关键信息提取任务上的性能表现：

测试环境：A100 GPU, batch size=1, 输入文本长度平均512 tokens

2，优化策略

PP-ChatOCRv4的性能优化主要体现在以下几个方面：

模型压缩：采用知识蒸馏、量化等技术，减小模型体积
推理加速：使用Paddle Inference优化推理性能
并行计算：支持多GPU并行处理，提高吞吐量
自适应batch size：根据输入文档复杂度动态调整batch size


# 启用INT8量化优化
from paddle.quantization.quantize import quantize_model
quantized_model = quantize_model(model, quantize_type='INT8')
# 使用Paddle Inference加速推理
from paddle.inference import Config, create_predictor
config = Config(model_path)
config.enable_memory_optim()
config.set_cpu_math_library_num_threads(10)
predictor = create_predictor(config)

五，实际应用案例

以下是使用PP-ChatOCRv4处理合同文档的实际案例：

案例：从房屋租赁合同中提取面积误差比例

from paddleocr import PPChatOCRv4Doc
# 配置ERNIE服务
chat_bot_config = {"module_name": "chat_bot","model_name": "xxx","base_url": "http://10.214.40.13:8170/v1","api_type": "openai","api_key": "sk-xxxxxx...",  # your api_key
}
# 初始化模型
pipeline = PPChatOCRv4Doc()
# 处理文档
image_path = "./housing_contract.jpg"
question = "合同中的面积误差比例是多少？"
visual_predict_res = pipeline.visual_predict(input=image_path,use_doc_orientation_classify=False,use_doc_unwarping=False,use_common_ocr=True,use_seal_recognition=True,use_table_recognition=True,
)
visual_info_list = []
for res in visual_predict_res:visual_info_list.append(res["visual_info"])layout_parsing_result = res["layout_parsing_result"]
# 提取面积误差比例
chat_result = pipeline.chat(key_list=[question],visual_info=visual_info_list,vector_info=None,mllm_predict_info=None,chat_bot_config=chat_bot_config,retriever_config=None,
)
print(chat_result['chat_res'])
# 输出: {'合同中的面积误差比例是多少？': '面积误差比绝对值在5%以内(含5%)'}

实际应用中，PP-ChatOCRv4展现出了良好的鲁棒性和准确性，能够有效处理各种复杂合同文档。