表格 OCR 实用指南：如何从复杂文档中提取结构化数据
本文探讨了面向表格的 OCR 技术，介绍如何将复杂文档布局转化为结构化、机器可读的数据。文章重点分析了提取表格数据的核心挑战，并展示了如何借助 LlamaParse 等解析工具保留表格完整性，助力开发者在知识库构建与 RAG 应用工程中高效处理复杂文档内容。
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9月25日2026-09-25
智能体OCR重塑收据识别：破解传统流水线应对多版面的失效难题
传统收据OCR技术在面对多变版面设计以及繁杂硬编码规则时往往容易失效。本文探讨了智能体OCR（Agentic OCR）的应用方案，阐述其如何通过动态理解与推理重构收据中的单品明细、总额及核心结构化数据，进而解决复杂凭证解析难题，为业务自动化处理提供更稳健的技术支撑。
基于LlamaParse的发票OCR技术：高精度与高速度的数据提取方案
本文介绍了如何利用OCR技术优化财务运营流程。文章重点探讨了通过LlamaParse工具实现发票数据的自动化提取，不仅能够显著降低人工录入错误，还能大幅提升应付账款的处理速度与准确性，展示了大模型文档解析能力在企业财务数字化中的具体落地应用。
LiteParse 发布更新：PDF 解析提速至每页 2.8 毫秒并增强表格提取能力
文档解析工具 LiteParse 发布技术更新。本次更新中，PDFium 解析速度大幅优化至每页 2.8 毫秒；跨多项基准测试的表格提取表现获得显著提升；新增带有边界框的视觉定位功能；并引入了全新的 is-complex API，以支持针对不同复杂度文档的智能处理路由。这些改进为下游大模型与 RAG 应用的数据预处理工程提供了更高效的支撑。