智能文档时代:多模态大模型驱动的数据处理与治理革新
聚焦于“大模型时代”下的数据处理技术演进。通过对传统 OCR 方案与多模态大模型 (Vision‑Language Models, VLM) 的系统对比,结合最新 benchmark 数据及落地案例,帮助听众全面理解:
- "训练成本与迁移适用性"的差异
- 多模态模型在"结构化信息提取"上的突破
- 混合管线 (OCR + LLM) 的最佳实践
- 未来在私有化部署、Agent 编排、多模态 RAG等方向的技术落地路线图
演讲提纲:
1. 背景与痛点
2. 传统 OCR 技术栈概览
3. 多模态大模型崛起
4. 训练成本 & 迁移能力对比
5. 公开基准 & Leaderboard 成绩
6. 多模态模型的优势
7. 局限与挑战
8. Hybrid Pipeline:OCR + LLM 最佳实践
9. 行业落地案例
10. 未来趋势与技术路线图
听众收益:
- 洞察差距:了解传统 OCR 与 VLM 在准确率、成本、灵活性上的核心差异
- 选型指南:掌握基于公开 benchmark 的模型评估方法与指标
- 落地思路:获得构建 Hybrid Pipeline、RAG、私有化部署的可行路径
- 决策支撑:量化投入与 ROI,制定阶段性实施计划
