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news 2025/9/14 17:42:32

基本概念

针对提到的 pipline 和 vlm 的解释

1. 什么是 pipeline（流水线式解析后端）

定义：pipeline 是 “多步骤流水线式” 的表格解析技术，核心逻辑是 “把复杂的解析任务拆分成多个独立步骤，按顺序执行，最终输出结果”，类似工厂里 “原材料→加工→组装→成品” 的流水线。

具体工作流程（以表格解析为例）：

第一步：页面预处理：先清理文档页面（比如去除水印、修正倾斜、锐化文字），为后续识别做准备；
第二步：表格区域检测：从页面中定位 “哪里是表格”（区分表格和普通文字、图片）；
第三步：单元格分割：把定位到的表格拆分成最小单位（单个单元格，如 A1、B2）；
第四步：内容提取：识别每个单元格里的文字、数字（常用 OCR 技术，即 “光学字符识别”）；
第五步：结构还原：根据单元格的位置关系（行、列），还原表格的逻辑结构（比如哪行是表头、哪列对应哪类数据）；
新增步骤：跨页合并：在上述步骤后，额外判断 “当前表格是否与上一页的表格属于同一整体”，若属于则自动合并。

特点：步骤清晰、每个环节可单独优化（比如升级 OCR 提升文字识别准确率），技术成熟、稳定性高，是早期表格解析工具的主流方案。

2. 什么是 vlm（视觉语言模型后端）

定义：vlm 是 “视觉语言模型”（Visual-Language Model）的缩写，核心逻辑是 “让模型同时理解‘图像信息’和‘语言信息’”—— 它能直接把 “包含表格的页面” 当作一张 “图像”，结合对 “表格结构、文字含义” 的语言理解，一次性完成 “表格定位、内容提取、结构还原”，甚至跨页合并。

具体工作流程（以表格解析为例）：

输入：页面图像 + 任务指令：把 “包含跨页表格的第 2 页” 图像输入模型，同时给出指令（如 “提取此页面的表格，并判断是否与上一页表格合并”）；
模型理解：视觉 + 语言：模型通过 “视觉能力” 识别表格的线条、单元格位置、文字布局，通过 “语言能力” 理解 “表格表头含义、数据逻辑”（比如识别 “姓名、年龄” 表头，判断下一页的 “张三、25” 属于同一表格）；
输出：完整表格结果：模型直接输出 “合并后的完整表格数据”，无需拆分多个步骤。

特点：端到端（一步完成任务）、灵活性强（能处理不规则表格，如合并单元格、无框线表格）、对 “跨页逻辑” 的理解更智能（基于语义而非单纯位置判断），是近年来随着 AI 大模型发展出现的新一代技术方案（比如 GPT-4V、Gemini 等都属于 vlm 范畴）。