在当今企业数字化办公的浪潮中，文档信息提取已经成为一项绕不开的核心任务。每天面对海量的发票、合同与报告，传统OCR技术常常让人头疼——复杂版式的识别率忽高忽低，格式混乱不堪，更何况将敏感数据上传至云端带来的隐私隐患。NanoNets团队开源的Docext，正是为了解决这些痛点而诞生。它绕开传统OCR，直接借助视觉语言模型（VLM）从文档图像中“看懂”结构化信息，支持本地部署、安全可控，为企业与开发者提供了一条高效且灵活的新路径。

一、项目概述

Docext是一款无需OCR的文档信息提取工具，由NanoNets团队开发并开源。其核心思路十分直接：利用视觉语言模型（VLMs）从文档图像中精准识别并提取字段数据与表格信息，支持发票、护照等多种常见文档类型。本地部署确保数据隐私始终留在你的机器上，同时它还提供了自定义字段、表格提取、多页文档支持以及REST API集成等功能，大幅提升了文档处理的效率与安全性。

二、技术原理

（一）视觉语言模型（VLMs）

Docext的技术底座是视觉语言模型（VLMs）。与传统OCR不同，VLMs无需先将图片中的文字逐个抠出再识别，而是直接理解图像中的布局与语义，像人眼一样“看懂”文档。这意味着它能更好地处理复杂排版，关键字段与表格数据的提取准确率更高，稳定性也更强。

（二）智能文档处理排行榜

为了帮助用户评估不同模型在真实文档任务中的表现，Docext内置了一个智能文档处理排行榜。该排行榜覆盖七项关键的文档智能挑战：关键信息提取（KIE）、视觉问答（VQA）、光学字符识别（OCR）、文档分类、长文档处理、表格提取以及置信度评分校准。研究人员和开发者可通过这些指标全面了解模型的长处与短板，从而挑选最适合的模型。

三、主要功能

（一）字段与表格提取

Docext能从各类文档中准确提取关键字段与表格数据，并保持原始的结构关系。发票中的金额、日期，护照上的姓名、国籍——各种关键信息都能被精准抓取。遇到跨页的复杂表格，它也能自动识别并拼接内容，无需人工干预。

（二）自定义与预建模板

工具提供了极高的灵活性：用户既可以按需自定义字段，也可以直接使用内置的常见文档模板（如发票、护照）。这些模板经过优化，开箱即用。更贴心的是，用户还能随时动态添加或删除字段/列，以适应不同场景的个性化需求。

（三）置信度评分

每个提取出的字段与表格数据都会附带一个置信度评分，直观反映当前结果的可靠程度。如果分数偏低，可进行人工复核或触发后续校验流程，确保数据质量不失控。

（四）多页文档支持

面对合同、研究报告这类动辄几十页的长文档，Docext能自动处理多页内容，无需用户手动分页。跨页表格、连续字段均可被准确提取，工作效率显著提升。

（五）本地化部署

Docext支持在Linux与macOS系统上本地部署，所有数据均在你的机器上处理，不会上传至任何云端。这一点对处理敏感信息的企业尤为重要——数据隐私与安全完全由你掌控。

（六）REST API集成

它提供了RESTful API接口，可轻松嵌入现有系统或应用程序。通过程序化调用，文档提取流程能实现全自动化，减少人工操作环节。

四、应用场景

（一）企业自动化

在企业内部，Docext可接入发票、收据、合同等文档的自动处理流程。配合REST API，它能与现有ERP、CRM系统无缝对接，让文档流转从手动变为自动，效率大幅提升。

（二）数据录入与分析

在数据录入场景中，Docext能从复杂表格中提取结构化数据，直接供给数据分析工具或决策系统。支持多种文档类型，快速抓取关键信息，数据处理的速度与准确性都上了一个台阶。

（三）出入境管理

在出入境管理这类场景中，Docext可快速提取护照、签证等证件上的关键信息，简化查验流程。本地化部署的特性确保敏感数据不落地外网，安全性与隐私性都得到了保障。

（四）长文档处理

对于研究报告、法律文件等长篇文档，Docext能够有效解析内容，提取重要信息供后续分析。多页文档的自动处理机制，让长文档的解析效率显著提高。

五、快速使用

（一）安装环境

使用Docext前，需确保以下依赖就绪：

• Python >= 3.11
• uv工具（用于创建虚拟环境与安装依赖）

安装步骤十分清晰：

1. 安装uv工具（如果尚未安装）：

   curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh

2. 创建虚拟环境并激活：

   uv venv --python=3.11
   source .venv/bin/activate

3. 安装Docext：

   uv pip install docext

   或者通过克隆项目安装：

   git clone https://github.com/nanonets/docext.git
   cd docext
   uv pip install -e .

（二）启动Web界面

Docext提供了一个基于Gradio的网页界面，用于便捷地处理文档：

# 以默认配置启动Web界面
python -m docext.app.app

# 以自定义配置启动Web界面
python -m docext.app.app --model_name "hosted_vllm/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ" --max_img_size 1024

界面通过 http://localhost:7860 访问，默认用户名和密码均为 admin。

（三）使用REST API

Docext也提供了REST API用于程序化访问。启动API服务器的命令如下：

# 增加并发限制以并行处理更多请求，默认值为1
python -m docext.app.app --concurrency_limit 10

下面是一个使用API从文档中提取信息的示例代码：

import pandas as pd
import concurrent.futures
from gradio_client import Client, handle_file

def dataframe_to_custom_dict(df: pd.DataFrame) -> dict:
    return {
        "headers": df.columns.tolist(),
        "data": df.values.tolist(),
        "metadata": None  # Modify if metadata is needed
    }

def dict_to_dataframe(d: dict) -> pd.DataFrame:
    return pd.DataFrame(d["data"], columns=d["headers"])

def get_extracted_fields_and_tables(
    client_url: str,
    username: str,
    password: str,
    model_name: str,
    fields_and_tables: dict,
    file_inputs: list[dict]
):
    client = Client(client_url, auth=(username, password))
    result = client.predict(
        file_inputs=file_inputs,
        model_name=model_name,
        fields_and_tables=fields_and_tables,
        api_name="/extract_information"
    )
    fields_results, tables_results = result
    fields_df = dict_to_dataframe(fields_results)
    tables_df = dict_to_dataframe(tables_results)
    return fields_df, tables_df

fields_and_tables = dataframe_to_custom_dict(pd.DataFrame([
    {"name": "invoice_number", "type": "field", "description": "Invoice number"},
    {"name": "item_description", "type": "table", "description": "Item/Product description"}
    # add more fields and table columns as needed
]))

file_inputs = [
    {
        # "image": handle_file("https://your_image_url/invoice.jpg") # incase the image is hosted on the internet
        "image": handle_file("assets/invoice_test.jpeg")  # incase the image is hosted on the local machine
    }
]

# send single request
fields_df, tables_df = get_extracted_fields_and_tables(
    "http://localhost:7860", "admin", "admin", "hosted_vllm/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ", fields_and_tables, file_inputs
)
print("========Fields:=========")
print(fields_df)
print("========Tables:=========")
print(tables_df)

# send multiple requests in parallel
def run_request():
    return get_extracted_fields_and_tables(
        "http://localhost:7860", "admin", "admin", "hosted_vllm/Qwen/Qwen2.5-VL-7B-Instruct-AWQ", fields_and_tables, file_inputs
    )

with concurrent.futures.ThreadPoolExecutor(max_workers=10) as executor:
    future_results = [executor.submit(run_request) for _ in range(10)]
    for future in concurrent.futures.as_completed(future_results):
        fields_df, tables_df = future.result()
        print("========Fields:=========")
        print(fields_df)
        print("========Tables:=========")
        print(tables_df)

六、结语

Docext的出现，为企业文档处理提供了一种全新思路：不再依赖传统OCR，而是依靠视觉语言模型直接从图像中“读懂”结构化信息。关键字段提取、表格解析、多页文档处理——这些常见需求它都能应对。加上本地化部署带来的隐私保障，以及灵活的API集成能力，它确实是一个值得关注的开源项目。如果你也受够了OCR的种种限制，不妨试试Docext。

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