# 智能文档识别系统需求文档  
**版本**: 2.1  
**最后更新**: 2024年3月15日  

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## 1. 项目概述  
开发基于Python的多模态文档识别系统，集成传统OCR与Claude大语言模型，实现高精度文字识别与格式还原。核心功能包含：  
- 多格式文档图像智能解析  
- 混合OCR+LLM的识别架构  
- 结构化数据输出  
- 云端/本地混合部署  

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## 2. 功能需求  

### 2.1 核心功能模块  
| 模块 | 功能描述 | 技术指标 |  
|------|----------|----------|  
| 智能上传 | 支持扫描件/照片/PDF输入 | - 最大分辨率: 4096x4096<br>- 支持多页PDF拆分 |  
| 多模型路由 | 动态选择Tesseract/PaddleOCR/Claude | 基于图像质量自动切换模型 |  
| 格式重构 | 保留原始版面特征 | - 段落间距误差≤3px<br>- 表格识别准确率≥90% |  
| 语义校正 | Claude模型后处理 | - 语义纠错率≥85%<br>- 支持公式推导 |  

### 2.2 Claude集成方案  
```python
# 混合处理流程
def hybrid_processing(image):
    # 阶段1: 基础OCR识别
    raw_text = paddleocr.detect(image)
    
    # 阶段2: Claude格式重构
    prompt = f"""请将以下OCR结果重构为结构化文档：
    {raw_text}
    要求：
    1. 保留原始段落和表格结构
    2. 修正明显的识别错误
    3. 用markdown格式输出"""
    
    return claude_api.call(prompt)