近日，隨著大模型與RAG技術的迅猛發展，結構化數據在智能系統中的價值愈發凸顯。在此背景下，如何將文檔圖像、PDF等非結構化數據精準轉換為結構化數據，成為行業亟待攻克的關鍵難題。針對此現狀，飛槳團隊憑借深厚的技術積累和對用戶需求的深刻洞察，推出新一代文檔解析工具——PP-StructureV3，為解決復雜文檔解析難題提供了創新方案。

　　當前，眾多開源方案在處理復雜文檔時面臨諸多挑戰，如文字識別不準確、閱讀順序恢復混亂、表格及公式識別效果差等。這些問題嚴重制約了大模型訓練微調的數據質量及AI應用的落地進程。而PP-StructureV3的誕生，正是為了打破這一僵局，為行業帶來高效、精準的文檔解析體驗。

　　PP-StructureV3在精度和功能上均展現出顯著優勢。它支持多種場景、版式下的文檔圖像或PDF文件高精度解析，能夠將文檔無縫轉換為Markdown和JSON格式，且在OmniDocBench基準測試中表現卓越，領先眾多開源和閉源方案。此外，PP-StructureV3還具備印章識別、圖表解析、含公式/圖片的表格識別、豎排文本解析、中文公式及化學方程式識別等專精能力，滿足不同場景下AI應用落地的需求。

　　在算法層面，PP-StructureV3采用精細化的模型組合策略，通過高效協調不同模型的輸入輸出，實現高精度文檔解析。從文檔圖像方向分類、文字識別、版面區域檢測到表格識別、公式識別、圖表解析等多個子模塊，飛槳團隊均進行了全棧自研和細致優化，確保解析結果的準確性和可靠性。

　　為方便開發者使用，PP-StructureV3提供了極簡API方案，支持本地推理和服務化部署。開發者可以通過CLI預測或Python API的方式快速實現文檔解析功能，并將結果保存為結構化JSON或Markdown格式。同時，PaddleX還提供了PaddleOCR的服務化部署能力，便于開發者快速完成PP-StructureV3的服務啟動和調用。