近日，随着大模型与RAG技术的迅猛发展，结构化数据在智能系统中的价值愈发凸显。在此背景下，如何将文档图像、PDF等非结构化数据精准转换为结构化数据，成为行业亟待攻克的关键难题。针对此现状，飞桨团队凭借深厚的技术积累和对用户需求的深刻洞察，推出新一代文档解析工具——PP-StructureV3，为解决复杂文档解析难题提供了创新方案。
当前，众多开源方案在处理复杂文档时面临诸多挑战，如文字识别不准确、阅读顺序恢复混乱、表格及公式识别效果差等。这些问题严重制约了大模型训练微调的数据质量及AI应用的落地进程。而PP-StructureV3的诞生，正是为了打破这一僵局，为行业带来高效、精准的文档解析体验。
PP-StructureV3在精度和功能上均展现出显著优势。它支持多种场景、版式下的文档图像或PDF文件高精度解析，能够将文档无缝转换为Markdown和JSON格式，且在OmniDocBench基准测试中表现卓越，领先众多开源和闭源方案。此外，PP-StructureV3还具备印章识别、图表解析、含公式/图片的表格识别、竖排文本解析、中文公式及化学方程式识别等专精能力，满足不同场景下AI应用落地的需求。
在算法层面，PP-StructureV3采用精细化的模型组合策略，通过高效协调不同模型的输入输出，实现高精度文档解析。从文档图像方向分类、文字识别、版面区域检测到表格识别、公式识别、图表解析等多个子模块，飞桨团队均进行了全栈自研和细致优化，确保解析结果的准确性和可靠性。
为方便开发者使用，PP-StructureV3提供了极简API方案，支持本地推理和服务化部署。开发者可以通过CLI预测或Python API的方式快速实现文档解析功能，并将结果保存为结构化JSON或Markdown格式。同时，PaddleX还提供了PaddleOCR的服务化部署能力，便于开发者快速完成PP-StructureV3的服务启动和调用。
方案介绍:
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
