近日，隨着大模型與RAG技術的迅猛發展，結構化數據在智能系統中的價值愈發凸顯。在此背景下，如何將文檔圖像、PDF等非結構化數據精準轉換爲結構化數據，成爲行業亟待攻克的關鍵難題。針對此現狀，飛槳團隊憑藉深厚的技術積累和對用戶需求的深刻洞察，推出新一代文檔解析工具——PP-StructureV3，爲解決複雜文檔解析難題提供了創新方案。

當前，衆多開源方案在處理複雜文檔時面臨諸多挑戰，如文字識別不準確、閱讀順序恢復混亂、表格及公式識別效果差等。這些問題嚴重製約了大模型訓練微調的數據質量及AI應用的落地進程。而PP-StructureV3的誕生，正是爲了打破這一僵局，爲行業帶來高效、精準的文檔解析體驗。

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PP-StructureV3在精度和功能上均展現出顯著優勢。它支持多種場景、版式下的文檔圖像或PDF文件高精度解析，能夠將文檔無縫轉換爲Markdown和JSON格式，且在OmniDocBench基準測試中表現卓越，領先衆多開源和閉源方案。此外，PP-StructureV3還具備印章識別、圖表解析、含公式/圖片的表格識別、豎排文本解析、中文公式及化學方程式識別等專精能力，滿足不同場景下AI應用落地的需求。

在算法層面，PP-StructureV3採用精細化的模型組合策略，通過高效協調不同模型的輸入輸出，實現高精度文檔解析。從文檔圖像方向分類、文字識別、版面區域檢測到表格識別、公式識別、圖表解析等多個子模塊，飛槳團隊均進行了全棧自研和細緻優化，確保解析結果的準確性和可靠性。

爲方便開發者使用，PP-StructureV3提供了極簡API方案，支持本地推理和服務化部署。開發者可以通過CLI預測或Python API的方式快速實現文檔解析功能，並將結果保存爲結構化JSON或Markdown格式。同時，PaddleX還提供了PaddleOCR的服務化部署能力，便於開發者快速完成PP-StructureV3的服務啓動和調用。

方案介紹:

https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/algorithm/PP-StructureV3/PP-StructureV3.html

使用教程:

https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/version3.x/pipeline_usage/PP-StructureV3.html