AI秒懂所有文档？PaddleX颠覆3000万职场人的工作方式

其中，PP-DocBee 是飞桨团队研发的多模态大模型，专注于文档理解任务，在中文文档理解方面表现优异，通过近 500 万条多模态数据集进行微调优化，涵盖了通用 VQA、OCR、表格、富文本、数学与复杂推理、合成数据及纯文本数据等多个领域，在同参数级别下，于多个权威英文文档理解评估榜单上取得了 SOTA 成绩，在内部中文业务场景中也超越了当前流行的开源和闭源模型。在未来的发展中，期待 Paddle

山峰哥

802人浏览 · 2025-08-06 07:32:14

山峰哥 · 2025-08-06 07:32:14 发布

凌晨两点，医院急诊科的医生还在对着模糊的手写处方皱眉——潦草的字迹像一串密码，稍有误读就可能酿成医疗事故；与此同时，跨境电商的运营专员正对着100份全英文合同发愁，逐字翻译加上核对条款，至少要熬三个通宵。这不是个别场景，而是全球3000万职场人每天都要面对的“文档困境”：80%的工作时间被低效的信息提取、格式转换、多语言解读吞噬，却只能眼睁睁看着重要数据藏在PDF表格里、手写笔记中、复杂图表后。

但现在，一个能让AI“看懂”所有文档的技术正在改写规则。百度飞桨推出的PaddleX文档理解pipeline，用视觉-语言大模型（VLM）打破了传统OCR的天花板——它不用提前训练模板，不管是中文手写病历、英文合同里的嵌套表格，还是混合了公式和插图的学术论文，都能像人类一样“边看边理解”，甚至能直接回答“这份财报的净利润增长率是多少”“这张处方里有几种抗生素”这类精准问题。当AI开始真正“读懂”文档，我们习以为常的工作流程，正在被彻底颠覆。

前言

在数字化浪潮席卷全球的今天，文档作为信息传递与存储的核心载体，其高效处理与深度理解成为各行业智能化升级的关键环节。传统的人工处理方式不仅耗时费力，还容易因人为因素导致信息提取错误，严重制约了工作效率与决策准确性。在此背景下，基于深度学习的文档理解技术应运而生，为解决这一痛点提供了全新的思路与方法。

PaddleX文档理解 pipeline 作为百度飞桨生态下的重要成果，依托先进的视觉-语言模型（VLM）技术，打破了传统文档处理依赖固定模板或预定义规则的局限，实现了对各类文档的灵活解析与智能问答。自推出以来，凭借其卓越的性能与广泛的适用性，已在金融、政务、教育等多个领域崭露头角，为企业和机构的数字化转型注入了强劲动力。本文将从项目概述、技术特点、主要功能、应用场景、快速使用实践等多个维度，全面剖析 PaddleX 文档理解 pipeline 的创新之处与实用价值，助力开发者轻松掌握并应用于实际项目中。

一、项目概述

PaddleX 文档理解 pipeline 是基于 PaddlePaddle 框架开发的先进文档处理技术，以视觉-语言模型（VLM）为核心，致力于为开发者提供一站式的文档理解解决方案。该 pipeline 无需针对特定文档格式进行预训练，能够通过整合视觉与语言信息，精准响应用户关于文档图像的各类查询，实现了对 diverse 文档内容的灵活处理，极大地提升了文档处理的泛化能力与实用价值。

目前，PaddleX 文档理解 pipeline 包含多款基于文档的视觉-语言模型模块，如 PP-DocBee-2B、PP-DocBee-7B、PP-DocBee2-3B 等。这些模型各具特色，开发者可根据实际需求，如对模型准确性、推理速度或存储大小的不同侧重进行选择。其中，PP-DocBee 是飞桨团队研发的多模态大模型，专注于文档理解任务，在中文文档理解方面表现优异，通过近 500 万条多模态数据集进行微调优化，涵盖了通用 VQA、OCR、表格、富文本、数学与复杂推理、合成数据及纯文本数据等多个领域，在同参数级别下，于多个权威英文文档理解评估榜单上取得了 SOTA 成绩，在内部中文业务场景中也超越了当前流行的开源和闭源模型。PP-DocBee2-3B 则是在 PP-DocBee 基础上进一步优化基础模型，并引入新的数据优化方案以提升数据质量，仅通过 47 万条采用团队专有数据合成策略生成的样本数据集，就在中文文档理解任务中展现出更卓越的性能，在中文场景的内部业务指标上，较 PP-DocBee 提升了约 11.4%，优于同规模的主流开源和闭源模型。

PaddleX 文档理解 pipeline 的出现，不仅推动了文档处理技术向更智能、更高效的方向发展，更为开发者提供了便捷、灵活的工具，使其能够快速将先进的文档理解能力集成到各类应用中，加速各行业的智能化进程。

二、技术特点

1. 基于先进 VLM 技术

PaddleX 文档理解 pipeline 的核心优势在于其采用了先进的视觉-语言模型（VLM）技术。与传统文档处理方法不同，VLM 能够同时理解图像中的视觉信息和文本中的语言信息，并将两者有机融合，从而实现对文档的深层理解。这种多模态融合能力使得 pipeline 能够处理包含复杂布局、混合文本与图像、特殊格式等的各类文档，无论是金融报表中的复杂表格、工程图纸中的技术说明，还是古籍文献中的手写字体与插图，都能进行准确解析。

2. 无需特定格式预训练

传统的文档处理系统往往需要针对特定的文档格式（如特定类型的发票、合同模板等）进行大量的预训练，才能实现较好的处理效果。而 PaddleX 文档理解 pipeline 摆脱了这一限制，无需针对特定文档格式进行预训练，能够直接处理各种未知格式的文档。这一特点极大地增强了 pipeline 的通用性和灵活性，使其能够快速适应不同行业、不同场景下的多样化文档处理需求，减少了开发者的前期准备工作和时间成本。

3. 多样化模型选择

PaddleX 文档理解 pipeline 提供了多款不同规格的模型供开发者选择，以满足不同的应用场景需求。

- 从存储大小来看，PP-DocBee-2B 模型存储大小为 4.2GB，PP-DocBee2-3B 为 7.6GB，PP-DocBee-7B 为 15.8GB。开发者可根据部署设备的存储容量进行选择，对于存储资源有限的边缘设备，可选用存储较小的模型；而对于高性能服务器，则可选择更复杂、性能更强的模型。

- 从模型性能来看，PP-DocBee2-3B 模型得分 852，PP-DocBee-2B 模型得分 765，PP-DocBee-7B 模型暂未公布具体得分。在对处理 accuracy 要求较高的场景，如金融领域的合同审核、医疗领域的病历分析等，可优先选择得分较高的模型，以确保信息提取的准确性；而在对处理速度要求较高，对 accuracy 要求相对宽松的场景，如大规模文档的快速分类，则可选择推理速度更快的模型。

4. 全流程开发与部署支持

PaddleX 文档理解 pipeline 为开发者提供了从模型推理到服务部署的全流程支持，确保开发者能够轻松地将其集成到实际应用中。在开发阶段，提供了简洁易用的 Python API，开发者只需少量代码即可完成 pipeline 的调用和推理。在部署阶段，支持多种部署方式，包括本地部署、服务部署和端侧部署等。服务部署可将 inference 功能封装为服务，通过网络请求供客户端访问；端侧部署则可将模型部署到 Android 等边缘设备上，实现本地化的高效处理。这种多样化的部署方式使得 pipeline 能够适应不同的应用架构和环境需求。

三、主要功能

1. 文档内容识别与提取

PaddleX 文档理解 pipeline 具备强大的文档内容识别与提取能力，能够从文档图像中精准提取文本、表格、图像等信息。

- 对于文本信息，无论是印刷体还是一定程度的手写体，无论是中文、英文还是其他语言，都能准确识别并提取。例如，在处理一份包含多语言的国际合同文档时，pipeline 能够清晰区分不同语言的文本，并准确提取出来。

- 对于表格信息，能够识别表格的结构、单元格内容，包括嵌套表格、合并单元格等复杂情况。在处理财务报表、数据统计报告等包含大量表格的文档时，能够将表格内容完整提取并转换为结构化的数据，方便后续的数据分析和处理。

- 对于文档中的图像，能够进行识别和定位，虽然目前主要侧重于文本相关信息的处理，但为后续结合图像识别技术进行更全面的文档理解奠定了基础。

2. 智能问答与信息查询

基于其强大的视觉-语言融合能力，PaddleX 文档理解 pipeline 能够针对文档图像回答用户的各类问题，实现智能问答与信息查询功能。用户只需输入文档图像和相关问题，pipeline 就能结合文档中的视觉和文本信息，给出准确的答案。例如，对于一份车辆合格证文档，用户询问“车辆的发动机型号是什么”，pipeline 能够快速从文档中定位并提取出发动机型号信息；对于一份学术论文文档，用户询问“该论文的研究方法是什么”，pipeline 能够理解论文内容并总结出研究方法。

3. 多格式文档处理

PaddleX 文档理解 pipeline 支持处理多种格式的文档图像，包括 PNG、JPG、PDF 等。无论是扫描得到的文档图像，还是拍摄的文档照片，只要图像质量满足一定要求，pipeline 都能进行处理。对于 PDF 格式的文档，无论是文本型 PDF 还是图像型 PDF，都能进行解析和处理，提取其中的有效信息，极大地拓宽了其应用范围。

4. 结果输出与保存

pipeline 提供了灵活的结果输出与保存方式，方便开发者对处理结果进行进一步的分析和应用。

- 能够将处理结果以 JSON 格式输出，包含图像路径、查询问题、模型输出结果等信息，便于进行数据交换和后续的程序处理。

- 支持将结果保存为 JSON 文件，开发者可以指定保存路径，方便对结果进行存档和查阅。

- 对于表格等结构化信息，还可以按照 Markdown 格式输出，使其更易于阅读和编辑。

四、应用场景

1. 金融行业

在金融行业，各类合同、单据、报表等文档数量庞大，且对信息的准确性和处理效率要求极高。PaddleX 文档理解 pipeline 能够发挥重要作用：

- 合同审核：快速提取合同中的关键信息，如交易金额、当事人信息、违约责任等，辅助审核人员进行合同审查，减少人工疏漏，提高审核效率。

- 单据处理：对发票、支票、银行流水等单据进行自动识别和信息提取，实现财务报销、账务处理的自动化，降低人工成本，加快业务流程。

- 报表分析：对财务报表、市场分析报告等进行解析，提取关键数据和指标，为金融决策提供数据支持，助力企业精准把握市场动态。

2. 政务服务

政务工作涉及大量的公文、证明材料、申请表等文档，PaddleX 文档理解 pipeline 可提升政务服务的智能化水平：

- 公文处理：自动识别公文中的文号、发文机关、主题内容等信息，实现公文的自动分类、归档和检索，提高政务办公效率。

- 证件审核：在各类政务办理过程中，对居民身份证、户口本、营业执照等证明材料进行自动识别和信息提取，快速验证材料的真实性和完整性，简化办理流程，提升群众满意度。

- 数据统计：对政务报表、调研数据等进行解析和汇总，为政策制定和政务决策提供准确的数据依据。

3. 教育领域

教育领域存在大量的试卷、作业、教材等文档，PaddleX 文档理解 pipeline 可助力教育信息化建设：

- 试卷批改：对客观题试卷进行自动识别和批改，统计得分情况，减轻教师的批改负担，提高批改效率。

- 教学资源管理：对教材、教案、课件等教学资源进行自动识别和分类，建立数字化教学资源库，方便教师和学生检索和使用。

- 学习分析：对学生的作业、试卷等进行分析，提取学生的知识点掌握情况、错题类型等信息，为个性化教学提供支持，帮助学生针对性地提升学习成绩。

4. 医疗健康

医疗行业的病历、处方、检查报告等文档关乎患者的健康和医疗安全，对信息处理的准确性要求极高。PaddleX 文档理解 pipeline 可应用于：

- 病历管理：自动提取病历中的患者基本信息、诊断结果、治疗方案等内容，实现病历的数字化管理和快速检索，便于医护人员随时查阅患者病史，为诊疗提供参考。

- 处方识别：对医生手写处方进行识别，提取药品名称、剂量、用法等信息，避免因字迹潦草导致的用药错误，保障用药安全。

- 医疗数据分析：对大量的医疗检查报告、科研数据等进行解析和分析，挖掘潜在的疾病规律和治疗方案，为医学研究和临床治疗提供支持。

五、快速使用

1. 安装与依赖

在使用 PaddleX 文档理解 pipeline 之前，需确保已安装 PaddlePaddle 框架，并按照 PaddleX 本地安装指南安装 PaddleX wheel 包。该 pipeline 的依赖组为“multimodal”，若需选择性安装依赖，可参考安装指南中的相关说明。

2. Python 脚本集成示例

通过 Python 脚本可快速实现 PaddleX 文档理解 pipeline 的调用和推理，具体示例如下：

from paddlex import create_pipeline

实例化文档理解 pipeline 对象

pipeline = create_pipeline(pipeline="doc_understanding", device="gpu:0")

定义输入数据，包括文档图像路径和查询问题

input_data = {

"image": "https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/medal_table.png",

"query": "识别这份表格的内容，以 markdown 格式输出"

}

进行推理预测

output = pipeline.predict(input_data)

处理预测结果

for res in output:

# 打印结果到终端

res.print(format_json=True, indent=4, ensure_ascii=False)

# 将结果保存为 JSON 文件

res.save_to_json(save_path="./output/", indent=4, ensure_ascii=False)

在上述代码中，首先通过 create_pipeline 方法实例化 pipeline 对象，可指定 pipeline 名称、设备等参数。然后定义输入数据，包含图像路径和查询问题。调用 predict 方法进行推理，返回的结果为一个生成器。最后，通过结果对象的 print 方法打印结果，通过 save_to_json 方法将结果保存到指定路径。

3. 配置文件使用示例

开发者还可以获取 pipeline 的配置文件，并通过修改配置文件进行个性化配置。执行以下命令可将配置文件保存到指定路径：

paddlex --get_pipeline_config doc_understanding --save_path ./my_path

获取配置文件后，可在 create_pipeline 方法中指定配置文件路径进行加载：

from paddlex import create_pipeline

加载配置文件实例化 pipeline 对象

pipeline = create_pipeline(pipeline="./my_path/doc_understanding.yaml")

定义输入数据

input_data = {

"image": "https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/vehicle_certificate-1.png",

"query": "提取车辆的发动机型号和额定载质量"

}

进行推理预测

output = pipeline.predict(input_data)

处理预测结果

for res in output:

res.print()

res.save_to_json("./output/")

通过配置文件，开发者可以灵活调整 pipeline 的各项参数，以满足特定的应用需求。

4. 服务部署示例

PaddleX 文档理解 pipeline 支持服务部署，通过将 inference 功能封装为服务，客户端可通过网络请求访问。以下是一个简单的 Python 客户端调用服务的示例：

import base64

import requests

服务地址

API_BASE_URL = "http://0.0.0.0:8080"

图像路径

image_path = "medal_table.png"

将图像转换为 base64 编码

def encode_image(image_path):

with open(image_path, "rb") as image_file:

return base64.b64encode(image_file.read()).decode('utf-8')

base64_image = encode_image(image_path)

构建请求数据

payload = {

"model": "pp-docbee",

"messages": [

{

"role": "user",

"content": [

{

"type": "text",

"text": "识别表格内容并以 HTML 格式输出"

{

"type": "image_url",

"image_url": {"url": f"data:image/jpeg;base64,{base64_image}"}

}

]

}

]

}

发送请求

response = requests.post(f"{API_BASE_URL}/document-understanding", json=payload)

response_data = response.json()

处理响应结果

if response.status_code == 200 and response_data.get("errorCode") == 0:

content = response_data["result"]["choices"][0]["message"]["content"]

print("服务响应结果：", content)

else:

print("请求失败：", response_data.get("errorMsg", "未知错误"))

在服务端部署好 pipeline 服务后，客户端通过上述代码发送包含图像和查询的请求，即可获取服务返回的处理结果。

六、结语

PaddleX 文档理解 pipeline 凭借其基于视觉-语言模型的先进技术架构、无需特定格式预训练的灵活性、多样化的模型选择以及全面的开发部署支持，为文档处理领域带来了革命性的突破。它不仅能够高效、准确地处理各类文档，提取关键信息，还能实现智能问答，为各行业的智能化升级提供了强大的技术支撑。

从金融行业的合同审核到政务服务的高效办理，从教育领域的资源管理到医疗健康的病历分析，PaddleX 文档理解 pipeline 都展现出了广泛的应用前景和实用价值。随着技术的不断迭代优化，相信它将在更多场景中发挥重要作用，为企业和机构降本增效，推动数字化转型迈向新的高度。

通过本文的介绍，希望开发者能够对 PaddleX 文档理解 pipeline 有更深入的了解，并能够结合自身需求，将其灵活应用于实际项目中，充分发挥其优势，创造更大的价值。在未来的发展中，期待 PaddleX 文档理解 pipeline 能够不断完善，推出更多创新功能，为文档理解技术的发展贡献更大的力量。

💡注意：本文所介绍的软件及功能均基于公开信息整理，仅供用户参考。在使用任何软件时，请务必遵守相关法律法规及软件使用协议。同时，本文不涉及任何商业推广或引流行为，仅为用户提供一个了解和使用该工具的渠道。