一、主要功能

• dots.ocr 在文本、表格和阅读顺序等任务上达到了业界领先水平（SOTA），在 OmniDocBench 基准测试中表现优异，其公式识别结果与 Doubao-1.5 和 Gemini2.5-pro 等更大规模模型相当。
• 它支持多语言文档解析，尤其在低资源语言的布局检测和内容识别方面具有显著优势。

• 该工具基于单一视觉 - 语言模型，与传统依赖复杂多模型流程的方法相比，架构更加简洁。
• 通过更改输入提示，即可在不同任务之间切换，证明了视觉 - 语言模型在检测任务中的竞争力。

• dots.ocr 基于紧凑的 1.7B 参数语言模型构建，推理速度比许多基于更大模型基础的高性能模型更快。

二、技术原理

三、应用场景

• 适用于需要对多语言文档进行快速解析和内容提取的场景，如学术研究、商业文档处理、法律文件分析等。

• 可用于从文档中提取结构化数据，如表格内容，方便后续的数据分析和处理。

• 在自动化办公流程中，dots.ocr 可以帮助快速识别和整理文档内容，提高工作效率。

四、使用方法

• 用户可以通过 Conda 创建环境并安装必要的依赖项，或者使用 Docker 镜像进行快速部署。
• 安装完成后，需要下载模型权重文件以供使用。

• 推荐使用 vLLM 进行部署和推理，用户可以通过简单的命令启动 vLLM 服务器，并使用 API 进行文档解析。
• 也可以通过 Hugging Face 推理接口直接使用模型进行文档解析。

• 用户可以通过命令行工具对图像或 PDF 文件进行解析，提取布局信息、文本内容等。
• 提供了多种解析模式，包括布局检测、文本识别、公式识别等。

五、适用人群

• 对于从事文档处理、自然语言处理和计算机视觉领域的开发者和研究人员，dots.ocr 提供了一个强大的工具，可用于开发相关应用或进行学术研究。

• 适用于需要处理大量多语言文档的企业，如金融、法律、科研机构等，可以帮助提高文档处理效率和质量。

• 对于需要快速整理和提取文档内容的办公人员，dots.ocr 可以简化工作流程，节省时间。

六、优缺点介绍

• 高性能：在多语言文档解析和布局检测方面表现出色，能够快速生成准确的结果。
• 架构简洁：基于单一视觉 - 语言模型，易于部署和维护。
• 多语言支持：能够处理多种语言的文档，适用范围广泛。

• 复杂文档处理能力有限：对于高复杂度的表格和公式提取，可能需要进一步优化。
• 图片解析功能缺失：目前不支持文档中图片内容的解析。
• 性能瓶颈：在处理大规模 PDF 文档时，可能面临性能瓶颈。