【RAG 篇】【多模态文档理解框架与文档大模型全景解析【开发者实战指南】

 

引言

随着金融票据、医疗报告等场景的数字化需求激增，传统 OCR 技术已无法满足复杂文档的理解需求。本文将深入解析 6 多模态文档理解框架和 3 大文档专用 LLM，提供从技术选型到落地评估的全链路指南，所有项目均经 2024 年 6 月实测验证。

一、多模态文档理解框架

（一）Donut (NAVER, 2022)

技术亮点：

• 端到端无 OCR 架构，直接解析 PDF/图片。

• 支持文档视觉问答（DocVQA）。

• 在 CORD 数据集 F1 达 95.3%。

使用示例：

Python复制

from donut import DonutModel
model = DonutModel.from_pretrained("naver-clova-ix/donut-base-finetuned-docvqa")
output = model.inference(image="invoice.jpg", prompt="提取收款方和金额")
print(output["predictions"][0])  # {'payee': 'XX公司',