“合同、发票、档案堆成山,AI 怎么自动处理?”——本文讲清 AI-OCR 与文档处理自动化,并说明 osFoundry 的定位。
说明:dgm 是独立于 osFoundry 的集成与落地服务商。厂商准确率为厂商口径,需按自身样本验证。
从”识字”到”文档理解”
AI-OCR 已从单纯识字走向文档理解:版面分析、表格还原、票据字段结构化、多模态理解。复杂文档可直接结构化抽取。
| 方案 | 特点 |
|---|---|
| 合合信息 TextIn | 大模型加速器、银行私有化案例 |
| 百度 OCR / PaddleOCR-VL | 端到端、SOTA(厂商口径) |
| 阿里读光 + Qwen-VL | 表格/结构化 + 多模态 VLM |
| 腾讯云 OCR | 票据 20+ 类型 |
| RagFlow/DeepDoc(开源) | 深度文档解析、可私有化 |
典型场景
合同/发票/票据/档案抽取、核保理赔、为 RAG 构建语料底座。标准做法是”文档解析 + RAG”:把文档结构化后喂大模型做抽取、审阅、问答。
企业诉求
多模态理解 + 私有化/数据不出域。合同/档案多含敏感信息,敏感场景应在自有环境处理。
osFoundry 的定位
osFoundry 是文档之上的模型中立 RAG/编排层,可自托管保数据不出域:把解析后的文档做检索、问答与流程编排,BYOK 接多模型。诚实说:抽取质量取决于你选的上游 OCR/解析引擎,osFoundry 负责其后的检索增强与编排。osFoundry 公布数据区为美/欧/日(无中国区),中国落地走自托管,由 dgm 设计。
dgm 作为独立的 osFoundry 集成伙伴,帮你把 OCR/解析 + RAG 串成文档自动化流程。欢迎联系 dgm。