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PaddleOCR

Try it

面向法律 PDF 与扫描件的 PaddleOCR 结构化解析技能。默认将本地 PDF 或图片转换为 Markdown,并在技能内部保留可追溯 archive 归档。本技能应在用户需要法律 PDF OCR、卷宗 OCR、病历 OCR、证据扫描件转 Markdown、表格识别、公式识别、版面分析、PDF 转 Mark...

What it does

1. 将本地 PDF / 图片转换为可继续编辑和分析的 Markdown。 2. 在 下保留完整归档,便于复核、追溯和二次处理。

The skill document

PaddleOCR 法律 PDF 转 Markdown

本技能服务于法律材料 OCR。默认目标不是返回一段临时文本,而是:

  1. 将本地 PDF / 图片转换为可继续编辑和分析的 Markdown。
  2. archive/ 下保留完整归档,便于复核、追溯和二次处理。

何时使用

在以下场景使用本技能:

  • 需要把卷宗、病历、证据材料、法院通知、财报、票据等扫描 PDF 转成 Markdown。
  • 文档包含表格、印章、页眉页脚、多栏排版、公式或复杂版面。
  • 希望保留一个技能内的 archive,沉淀原文件、Markdown、结构化 JSON 和批次结果。
  • 后续还要继续做法律分析、证据摘录、知识入库或 RAG 切片。

在以下场景不要优先使用本技能:

  • 只是快速读取一小段清晰文本,且不需要 Markdown 和归档。
  • 只是截图抄字,速度比结构化质量更重要。
  • 输入不是 PDF / 常见图片格式。

主产出

默认主产出只有两类:

  • Markdown 文件:保存在源文件同目录,默认与原文件同名、扩展名为 .md
  • archive 归档目录:保存在 paddle-ocr/archive/时间戳_文件名/

archive 默认包含:

  • 原始输入文件副本
  • 最终 result.md
  • 最终 result.json
  • 批次级 batches/*.json
  • 提取出的图片资源
  • metadata.json

依赖

系统依赖

依赖安装方式
python3macOS 通常已内置
uvmacOS: brew install uv

Python 包

脚本使用 uv run 执行,依赖写在脚本头部,无需单独维护 requirements.txt

首次配置

获取 API 信息

  1. 打开 PaddleOCR 官网
  2. 进入对应模型的 API 页面
  3. 在示例代码中复制:
    • API_URL
    • Access Token

配置方式

优先编辑 config/.env

cd paddle-ocr/config
cp .env.example .env
nano .env

必填项:

  • PADDLEOCR_DOC_PARSING_API_URL
  • PADDLEOCR_ACCESS_TOKEN

常用命令

主工作流:生成 Markdown + archive

在技能根目录运行:

uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf"

或继续兼容旧入口:

/usr/bin/osascript -l JavaScript scripts/convert.js "/path/to/legal-document.pdf"

可选参数:

uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf" --pages "1-20"
uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf" --output "/tmp/output.md"
uv run scripts/convert.py "/path/to/legal-document.pdf" --archive-name "某案卷宗-证据一"

底层调试:只调用解析接口,输出结构化 JSON

uv run scripts/layout_caller.py --file-path "/path/to/legal-document.pdf" --pretty
uv run scripts/layout_caller.py --file-url "https://example.com/document.pdf" --stdout --pretty

当你只想检查原始接口结果,或后续要自己解析表格/坐标信息时,使用这个底层脚本。

自检

uv run scripts/smoke_test.py --skip-api-test
uv run scripts/smoke_test.py

拆分页码

uv run scripts/split_pdf.py input.pdf output.pdf --pages "1-5,8,10-12"

法律 PDF 工作流

按以下顺序工作:

  1. 优先使用 scripts/convert.py
  2. 如只需部分页码,先传 --pages,避免整卷上传。
  3. 对大体量卷宗,脚本会按配置自动分批请求,再合并为一个 Markdown。
  4. 需要复核时,到 archive/ 查看:
    • output/result.md
    • output/result.json
    • metadata.json
    • batches/*.json

大文件策略

本技能为了法律材料的稳定性,默认采用保守批次策略

  • PDF 页数超过 PADDLEOCR_BATCH_PAGES 时自动分批
  • 预估 Base64 大小超过 PADDLEOCR_MAX_BASE64_MB 时自动分批

这意味着它可能比官方上限更早拆分,但通常能降低长卷宗、病历合并件和扫描质量不稳定文档的失败率。

输出说明

Markdown

  • 默认保存到源文件同目录
  • 如果传 --output 且是 .md 文件路径,则保存到指定路径
  • 如果 --output 是目录,则在该目录下生成同名 .md

archive

默认归档目录结构:

archive/
└── 20260405_153000_文件名/
    ├── input/
    │   └── 原文件.pdf
    ├── output/
    │   ├── result.md
    │   ├── result.json
    │   └── images/
    ├── batches/
    │   ├── batch_001_1-40.json
    │   └── batch_002_41-67.json
    └── metadata.json

配置项

编辑 config/.env

选项默认值说明
PADDLEOCR_DOC_PARSING_API_URL官方要求的完整 layout-parsing 端点
PADDLEOCR_ACCESS_TOKEN官方 Access Token
PADDLEOCR_DOC_ORIENTATIONfalse是否启用方向分类
PADDLEOCR_DOC_UNWARPfalse是否启用去扭曲
PADDLEOCR_CHART_RECOGfalse是否启用图表识别
PADDLEOCR_DOC_PARSING_TIMEOUT600单次请求超时秒数
PADDLEOCR_BATCH_PAGES40PDF 自动分批页数阈值兼批次大小
PADDLEOCR_MAX_BASE64_MB20触发分批的保守大小阈值
PADDLEOCR_LOG_LEVELmediumlow / medium / high

结果结构

如果需要理解底层 JSON 包装格式,读取:

  • references/output_schema.md

故障排除

问题解决方式
未配置 API先补 config/.env,再执行 uv run scripts/smoke_test.py --skip-api-test
403 / Token 错误更新 PADDLEOCR_ACCESS_TOKEN
请求超时调大 PADDLEOCR_DOC_PARSING_TIMEOUT,或减少页码范围
大 PDF 失败使用 --pages 缩小范围,或让脚本自动分批
Markdown 为空archive/ 查看 batches/*.jsonmetadata.json,确认是否原文件质量过差
需要看原始坐标和表格结构使用 scripts/layout_caller.py,并读取 result.result.layoutParsingResults[*].prunedResult

维护建议

修改本技能后,同步更新:

  • CHANGELOG.md

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