「OCRFlux」是什么？

      它是一款轻量级多模态大语言模型的工具包，主要功能是把PDF转换为Markdown文件，它的优势是可以解决复杂的排版解析、复杂的表格解析和跨页内容合并这些难点问题，同时它的识别准确率也尤为突出。受到广大用户的喜爱。

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二、为什么我们要用OCRFlux？     相信在大家在日常工作中肯定会用到将PDF转换为Markdown的场景，也许在看到今天这个工具之前，大家一定也会使用过其他的OCR识别工具。其实我也用过，比如olmOCR、Nanonets-OCR，MonkeyOCR等等。          但是今天为什么推荐这个OCRFlux工具呢？因为它确实可以应对更复杂的PDF资料文件，并且准确率也更高。口说无凭，先看官方测评数据。          单页面内容的测试（OCRFlux-bench-single）用工具生成的Markdown与真实的Markdown之间的相似度(EDS)为指标。可以看出OCRFlux工具比其他的常用OCR识别工具更准确，达到了96.7%的分数。LanguageModelAvg EDS ↑EnglisholmOCR-7B-0225-preview0.885Nanonets-OCR-s0.870MonkeyOCR0.828OCRFlux-3B0.971ChineseolmOCR-7B-0225-preview0.859Nanonets-OCR-s0.846MonkeyOCR0.731OCRFlux-3B0.962TotalolmOCR-7B-0225-preview0.872Nanonets-OCR-s0.858MonkeyOCR0.780OCRFlux-3B0.967    单页面复杂表格的测试（OCRFlux-pubtabnet-single）同样使用工具生成HTML的表格与真实的HTML表格之间的相似度（TEDS）为指标。可以看出OCRFlux的结果总体分数也是最高的，达到86.1%的分数。TypeModelAvg TEDS ↑SimpleolmOCR-7B-0225-preview0.810Nanonets-OCR-s0.882MonkeyOCR0.880OCRFlux-3B0.912ComplexolmOCR-7B-0225-preview0.676Nanonets-OCR-s0.772MonkeyOCR0.826OCRFlux-3B0.807TotalolmOCR-7B-0225-preview0.744Nanonets-OCR-s0.828MonkeyOCR0.853OCRFlux-3B0.861下面再来看看，跨页面的测试数据结果。    跨页面内容的测试（OCRFlux-bench-cross）使用的指标包括，精确率（Precision）、召回率（Recall）、准确率（Accuracy）和F1分数。它的总体准确率达到99.6%LanguagePrecision ↑Recall ↑F1 ↑Accuracy ↑English0.9920.9640.9780.978Chinese1.0000.9880.9940.994Total0.9960.9760.9860.986    跨页面复杂表格的测试（OCRFlux-pubtabnet-cross）指标包括表格复杂度，和平均TEDS，同样可以看出它准确率都在90%以上。Table typeAvg TEDS ↑Simple0.965Complex0.935Total0.950    也许对于这些指标没有直观感受，只是一些数字，那么下面我们看看它真实识别效果。     

三、核心功能包括哪些？

1、单页面识别场景：

1.1   跨列表格，当PDF中存在跨多列时，就难以准确判定单元格边界，容易导致识别不准确。可以直观地看出，OCRFlux识别的效果是比较准确的。

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1.2合并单元格

当PDF中存在合并单元格的时候，特别容易识别出歧义，OCRFlux支持复杂表格结构的还原，因此可以准确识别其中的内容。

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1.3多列

当PDF中存在多列的时候，经常会打乱常规的从左至右的阅读顺序，因此容易识别有误差，可以看下OCRFlux可以识别的结果，给出了正确的阅读顺序。

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1.4多表格

单页pdf中的多表格，也会增加识别解析的复杂度，必须做出正确的切割，才能保证展示的正确，OCRFlux的识别也是没有问题的。

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1.5多语言

一个PDF中混合多种语言，同样会增加识别难度，OCRFlux具备强大的语言识别和处理能力，可以精准识别这种混合语言的文档。

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2、跨页段落/表格合并场景：

2.1跨页表格

PDF中经常遇到表格跨页分离，增加了OCR的识别难度，OCRFlux可以自动检测合并表格元素，无缝对接上下页的内容，输出正确的结果。

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2.2表格垂直拆分

多列表格的PDF中，经常出现纵向分离，导致理解数据和重组数据存在困难，OCRFlux可以精确的识别出这种场景，可以看下效果。

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2.3表头重复

在跨页表格的PDF中，表格的页眉重复也会导致OCR识别错误，OCRFlux可以智能合并跨页内容，自动删除多余的页眉。

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2.4单元格多行拆分

内容跨页超长单元格特别容易导致识别错误，OCRFlux也可以智能合并保留完整的数据内容。

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四、主要应用场景？

学术研究：对于学术文档、复杂的文献都可以使用OCRFlux转换为Markdown进行修改。

技术文档：对于PDF格式技术文档，特别是英文的文档，可以可以使用OCRFlux转换为Markdown文件。

单据的识别：比如财务单据、票据等PDF格式，都可以转换为Markdown格式进行修改存储。

五、如何部署？部署方式：1、源码部署通过Conda创建一个Python环境来安装。conda create -n ocrflux python=3.11conda activate ocrfluxgit clone https://github.com/chatdoc-com/OCRFlux.gitcd ocrfluxpip install -e . --find-links https://flashinfer.ai/whl/cu124/torch2.5/flashinfer/2、本地使用方式PDF转Markdown：

python -m ocrflux.pipeline ./localworkspace --data test.pdf --model /model_dir/OCRFlux-3B

图片转Markdown：python -m ocrflux.pipeline ./localworkspace --data test_page.png --model /model_dir/OCRFlux-3B批量PDF转Markdown：

python -m ocrflux.pipeline ./localworkspace --data test_pdf_dir/* --model /model_dir/OCRFlux-3B

结果都会保存在./localworkspace/results目录中。也可以设置--skip_cross_page_merge 跳过解析过程的跨页面合并，把各个页面的解析结果快速拼接起来，生成一个Markdown文件。3、Docker部署docker run -it --gpus all \  -v /path/to/localworkspace:/localworkspace \  -v /path/to/test_pdf_dir:/test_pdf_dir/ \  -v /path/to/OCRFlux-3B:/OCRFlux-3B \  chatdoc/ocrflux:latest /localworkspace --data /test_pdf_dir/* --model /OCRFlux-3B/使用下面命令生成Markdown文件，生成的文件默认保存在./localworkspace/markdowns/DOCUMENT_NAME目录里。

python -m ocrflux.jsonl_to_markdown ./localworkspace

五、项目地址

https://github.com/chatdoc-com/OCRFlux

https://ocrflux.pdfparser.io/

今天的分享就到这里，感谢大家的阅读。如果你最近也要使用PDF转换为Markdown格式，可以试试这个工具。

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