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54	【AI大模型前沿】百度飛槳PaddleOCR 3.0開源發布，支持多語言、手寫體識別，賦能智能文檔處理

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前言

隨著人工智能技術的飛速發展，文檔信息的自動識別與理解成為企業數字化轉型和智能辦公的重要支撐。PaddleOCR 作為百度開源的OCR（光學字符識別）工具包，自2020年發布以來，憑借其強大的多語言識別能力、高精度的文本解析能力以及良好的擴展性，迅速在全球范圍內獲得廣泛認可。2025年5月20日，PaddlePaddle團隊正式發布了PaddleOCR 3.0版本，標志著其在OCR技術領域的又一次重大突破。

PaddleOCR 3.0不僅在模型性能上實現了顯著提升，還新增了對多種文本類型、手寫體識別的支持，并引入了ERNIE 4.5 Turbo等大模型技術，進一步增強了智能文檔理解能力。本文將從項目背景、技術特點、主要功能、應用場景、快速使用實踐等方面，全面解析PaddleOCR 3.0的創新與優勢，幫助開發者快速上手并應用于實際項目中。

一、項目概述

PaddleOCR 3.0是基于PaddlePaddle 3.0框架推出的全新一代OCR工具包，旨在為開發者提供高效、準確、易用的文本識別與文檔解析能力。該版本支持五種語言的文本識別，包括簡體中文、繁體中文、簡體中文拼音、英文和日文，并且能夠處理復雜的手寫體文本。此外，PaddleOCR 3.0還引入了PP-StructureV3和PP-ChatOCRv4等新模型，實現了對PDF、圖片等多格式文檔的高精度解析與智能理解。

PaddleOCR 3.0的發布，不僅提升了OCR技術的通用性與靈活性，也為開發者提供了更豐富的API接口和部署方式，使其能夠快速集成到各種應用場景中。

二、技術特點

1. 多場景支持

PaddleOCR 3.0支持多種文本類型和場景，包括：

• 通用文本識別：支持五種語言（簡體中文、繁體中文、簡體中文拼音、英文、日文）的文本識別。
• 手寫體識別：顯著提升了對復雜草書和非標準手寫體的識別能力。
• 文檔解析：PP-StructureV3模型支持多布局、多場景PDF的高精度解析，優于許多開源和閉源解決方案。
• 智能文檔理解：PP-ChatOCRv4模型支持關鍵信息提取，準確率較上一代提升15個百分點。

2. 高精度模型

PaddleOCR 3.0引入了多個高性能模型，包括：

• PP-OCRv5：支持五種語言的通用文本識別，準確率較上一代提升13個百分點。
• PP-StructureV3：支持多布局PDF解析，準確率在多個基準測試中領先。
• PP-ChatOCRv4：基于ERNIE 4.5 Turbo，支持大模型部署，實現智能文檔理解。

3. 多語言支持

PaddleOCR 3.0支持多種編程語言的調用，包括C++、Java、Go、C#、Node.js和PHP，方便開發者根據項目需求選擇合適的語言進行開發。

4. 易用性與部署靈活性

PaddleOCR 3.0提供了豐富的工具和接口，支持從模型訓練、推理到服務部署的全流程開發。此外，還支持Android平臺的PP-OCRv5模型，進一步拓展了應用場景。

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三、主要功能

1. 文本識別

PaddleOCR 3.0支持多種文本識別任務，包括：

• 通用文本識別：支持五種語言的文本識別。
• 手寫體識別：支持復雜草書和非標準手寫體的識別。
• 多語言支持：支持簡體中文、繁體中文、簡體中文拼音、英文和日文。

2. 文檔解析

PP-StructureV3模型支持多布局、多場景PDF的高精度解析，包括：

• 表格識別：支持嵌套公式和圖片的表格識別。
• 圖表識別：支持圖表轉表格。
• 垂直文本識別：支持從PDF中提取垂直方向的文本。
• 復雜文檔結構分析：支持對復雜文檔結構進行解析。

3. 智能文檔理解

PP-ChatOCRv4模型支持關鍵信息提取，包括：

• 文本識別：支持從PDF、PNG、JPG等格式中提取文本。
• 關鍵信息提取：支持從文檔中提取關鍵信息，如車輛準乘人數等。
• 多模態支持：支持與大模型（如ERNIE 4.5 Turbo）集成，實現更智能的文檔理解。

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四、應用場景

PaddleOCR 3.0適用于多種場景，包括：

1. 企業文檔管理

• PDF解析：支持從PDF中提取文本、表格、圖表等信息。
• 文檔分類：支持對文檔進行分類和標簽化。
• 自動化處理：支持批量處理文檔，提高工作效率。

2. 金融行業

• 發票識別：支持從發票中提取關鍵信息，如金額、日期、供應商等。
• 合同解析：支持對合同文本的自動識別和結構化處理。
• 報表分析：支持對財務報表的自動識別和分析。

3. 醫療行業

• 病歷識別：支持從病歷中提取關鍵信息，如患者姓名、診斷結果等。
• 處方識別：支持對處方文本的自動識別和結構化處理。
• 醫療記錄管理：支持對醫療記錄的自動識別和分類。

4. 教育行業

• 試卷識別：支持從試卷中提取題目和答案。
• 作業批改：支持對作業文本的自動識別和批改。
• 學習資料管理：支持對學習資料的自動識別和分類。

5. 政務與法律行業

• 公文識別：支持從公文、法律文件中提取關鍵信息。
• 合同管理：支持對合同文本的自動識別和結構化處理。
• 政策解讀：支持對政策文件的自動識別和解讀。

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五、快速使用

1. 安裝與依賴

首先，確保已安裝PaddlePaddle 3.0框架，然后通過以下命令安裝PaddleOCR：

pip install paddleocr

2. PP-OCRv5 示例

from paddleocr import PaddleOCR
ocr = PaddleOCR(use_doc_orientation_classify=False,use_doc_unwarping=False,use_textline_orientation=False
)
result = ocr.predict(input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/general_ocr_002.png"
)
for res in result:res.print()res.save_to_img("output")res.save_to_json("output")

3. PP-StructureV3 示例

from pathlib import Path
from paddleocr import PPStructureV3
pipeline = PPStructureV3(use_doc_orientation_classify=False,use_doc_unwarping=False
)
output = pipeline.predict(input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/pp_structure_v3_demo.png"
)
for res in output:res.print()res.save_to_json(save_path="output")res.save_to_markdown(save_path="output")

4. PP-ChatOCRv4 示例

from paddleocr import PPChatOCRv4Docchat_bot_config = {"module_name": "chat_bot","model_name": "ernie-3.5-8k","base_url": "https://qianfan.baidubce.com/v2","api_type": "openai","api_key": "api_key",  # your api_key
}retriever_config = {"module_name": "retriever","model_name": "embedding-v1","base_url": "https://qianfan.baidubce.com/v2","api_type": "qianfan","api_key": "api_key",  # your api_key
}pipeline = PPChatOCRv4Doc(use_doc_orientation_classify=False,use_doc_unwarping=False
)visual_predict_res = pipeline.visual_predict(input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/vehicle_certificate-1.png",use_common_ocr=True,use_seal_recognition=True,use_table_recognition=True,
)mllm_predict_info = None
use_mllm = False
# If a multimodal large model is used, the local mllm service needs to be started. You can refer to the documentation: https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0/docs/pipeline_usage/tutorials/vlm_pipelines/doc_understanding.en.md performs deployment and updates the mllm_chat_bot_config configuration.
if use_mllm:mllm_chat_bot_config = {"module_name": "chat_bot","model_name": "PP-DocBee","base_url": "http://127.0.0.1:8080/",  # your local mllm service url"api_type": "openai","api_key": "api_key",  # your api_key}mllm_predict_res = pipeline.mllm_pred(input="https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/imgs/demo_image/vehicle_certificate-1.png",key_list=["駕駛室準乘人數"],mllm_chat_bot_config=mllm_chat_bot_config,)mllm_predict_info = mllm_predict_res["mllm_res"]visual_info_list = []
for res in visual_predict_res:visual_info_list.append(res["visual_info"])layout_parsing_result = res["layout_parsing_result"]vector_info = pipeline.build_vector(visual_info_list, flag_save_bytes_vector=True, retriever_config=retriever_config
)
chat_result = pipeline.chat(key_list=["駕駛室準乘人數"],visual_info=visual_info_list,vector_info=vector_info,mllm_predict_info=mllm_predict_info,chat_bot_config=chat_bot_config,retriever_config=retriever_config,
)
print(chat_result)

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六、結語

PaddleOCR 3.0作為百度開源的OCR工具包，憑借其強大的多語言識別能力、高精度的文本解析能力以及良好的擴展性，正在成為企業智能化轉型的重要工具。無論是金融、醫療、教育還是政務行業，PaddleOCR 3.0都能提供高效的文檔處理解決方案。通過本文的詳細介紹，相信開發者能夠更好地理解PaddleOCR 3.0的技術優勢，并在實際項目中快速上手和應用。

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七、項目資料

• GitHub官方倉庫：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
• PaddlePaddle官方文檔：https://www.paddlepaddle.org.cn
• PaddleOCR模型下載地址：https://paddle-model-ecology.bj.bcebos.com/paddlex/

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😎 作者介紹：資深程序老猿，從業10年+、互聯網系統架構師，目前專注于AIGC的探索（CSDN博客之星|AIGC領域優質創作者）
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