一、基础理论准备
1. 理解OCR核心原理
文字检测阶段需通过学习模型定位图片中的文字区域，通常按行框选而非逐字处理以降低计算成本
识别阶段依赖标注数据集训练模型，需覆盖多字体、多背景的样本提升泛化能力
2. 掌握技术栈
开源模型如InternVL3（支持1B-78B参数版本）适合本地部署，可根据硬件条件选择模型规模
工具链推荐：Docling（PDF+OCR）、识字精灵（离线轻量工具）等
二、实践操作技巧
1. 环境配置
Windows用户可通过WSL部署Linux环境运行InternVL3等模型
使用PyCharm等IDE管理Python依赖（如docling需安装litellm库）
2. 批量处理优化
利用Editor的循环节点实现多图OCR，通过"图片组"节点设置保留率平衡识别质量与效率
"写记忆"节点可缓存中间结果加速调试流程
三、进阶应用场景
1. 复杂内容识别
表格数据提取可结合OCR节点与文字节点二次处理，输出结构化Excel
公式识别推荐支持LaTeX输出的工具（如某多语种插件）
2. 工业级方案
视觉检测软件需配置定位模型（框选特征区域）和字符旋转校准功能
元素定位技术比传统图色方案更适应多设备环境
四、学习资源建议
优先测试Gemini 2.5等闭源模型与InternVL3开源模型的性能差异
通过B站/百度视频教程学习具体工具部署（如Docling的Markdown转换实战）
关键点：从轻量工具入门（如识字精灵），逐步过渡到复杂模型调优，重点关注数据预处理和结果后处理环节的工程优化。
