智能文档处理业务，应该选择大模型还是OCR专用小模型？

智能文档处理业务中，最佳策略不是二选一，而是“大小模型协同”。用专用小模型处理高频、标准化的核心文档流，实现极致效率与成本控制；用大模型赋能非标、长尾文档的灵活处理，加速业务创新。

OCR小模型会被大模型取代吗？

许多企业在智能文档处理（IDP）选型时会陷入两个误区，导致成本高昂或效率瓶颈：

1.误区一：“小模型过时论”

完全依赖传统OCR（本质上是小模型）技术。这种方案虽然在处理发票、身份证等固定版式文档时表现尚可，但面对版式千变万化的合同、对账单、申请表时则完全失效，导致企业80%以上的非结构化文档依然需要人工处理。

2.误区二：“大模型万能论”

试图用一个庞大的通用大模型处理所有文档。这种方案虽然灵活性高，但将其用于处理每日数百万张的发票、保单等标准化文档时，会因其高昂的调用成本和较慢的响应速度，成本和效率都难以接受。

什么是智能文档处理的“大小模型协同”？

真正高效、经济的IDP策略，是让不同模型各司其职，兼顾成本和效率。

●专用OCR小模型: 针对企业核心业务中海量、高频、标准化的文档（如票据、卡证），部署经过精调的专用小模型。保证识别速度与成本符合业务需求

●OCR大模型: 针对业务创新和长尾场景中的非标、复杂文档（如各类申请材料、审核报告），利用大模型强大的泛化和理解能力。是快速响应、灵活处理，将新业务的AI能力上线周期从“月”缩短到“天”。

易道博识智能文档处理平台，提供全面文档处理能力

易道博识智能文档处理平台（简称DeepIDP），正式基于上述理念设计的智能文档处理平台，它将“大小模型协同”策略产品化，让企业可以轻松拥有全场景文档处理能力。

针对身份证、银行卡、发票等核心业务文档，DeepIDP提供了一系列预训练的专用小模型。极高的速度和超过99.5%的精度完成高频识别任务。

面对对账单、业务申请单、合同等非标文档，DeepIDP的大模型能力展现出巨大优势：

●灵活处理: 仅需输入提示词，即可从任意版式的文档中灵活抽取所需字段。

●更高精度: DeepIDP的大模型经过海量金融领域数据的二次训练调优，在处理复杂表格和特定版式时，能更准确地理解上下文，精准抽取信息。

●更强溯源: 在输出结构化数据（JSON）的同时，能够将每个字段精准关联回原始单据的坐标位置，实现了数据的可追溯、可核验，满足合规要求。

原生适配信创，OCR信创迁移更简单

一个面向未来的IDP平台，除了AI架构先进，还必须适应底层基础设施的演进。DeepIDP从底层架构原生适配主流国产化硬件（如C86+DCU、ARM+昇腾），解决了传统OCR引擎在国产化环境中移植成本高、适配难的根本问题，确保企业在AI能力上的投资具有长期连续性和可扩展性。

IDP平台如何超越“数据提取”，融入业务决策？

真正的智能文档处理，终点是驱动业务。DeepIDP可供智能体（Agent）和自动化工作流（Workflow）灵活编排与调用，让数据无缝流入业务决策环节。

以财务审核场景为例，Agent可以这样调用DeepIDP的原子能力：

1.分类: 调用GIC文档分类能力，自动识别单据类型。

2.抽取: 将发票分发给小模型处理，将报销申请单交给大模型处理。

3.决策: Agent利用大模型的推理能力，结合企业规则进行智能判断（如费用是否超标），并自动输出审核结论。

此外，业务人员还可以通过可视化工作流界面，像“搭积木”一样，将这些AI能力快速组合成符合自身需求的自动化流程。

常见问题 (FAQ)
问题1：小模型会被大模型彻底取代吗？

回答： 不会。在可预见的未来，两者将长期共存。小模型在特定任务上的效率、成本和稳定性优势是通用大模型难以企及的。未来的趋势是大小模型的深度协同，而非替代。

问题2：如何判断一个文档处理任务应该用大模型还是小模型？

高频标准文档用OCR小模型：每日需要处理数万张的增值税发票、身份证、银行流水或标准化的入库单。长尾低频文档用大模型：需要审核的商业合同、法律文书、非标业务申请表、市场研究报告等。这些文档可能每天只处理几十份，但每一份的版式和语言风格都可能不同。

DeepIDP在底层集成了小模型推理引擎和大型模型推理引擎。该架构可以根据任务的复杂度和需求，自动调度最合适的模型进行处理，对外提供标准化的服务接口。

这种融合架构屏蔽了底层模型的差异，实现了“无感调用”，用户无需刻意区分某个识别能力是由大模型还是小模型提供，只需专注于自身业务需求即可。