我们先抛出一个核心观点：LongCat AI 本身并不提供 OCR 识别功能，它真正的强项在于“文本驱动的图像编辑”。如果你试图用它直接识别扫描版 PDF 中的文字，那就用错了方向。但若能巧妙地将 OCR 与 LongCat 串联使用，反而能构建一套高效的闭环流程——先通过 OCR 提取文本与结构，再利用 LongCat 进行精准的视觉级编辑或补全。

具体操作方式，取决于你的实际需求。

一、目标：从扫描 PDF 中提取可编辑文本

这个环节 LongCat 派不上用场，需要借助专门的 OCR 方案并结合布局理解能力：

• 首选组合：PDF 转图像切片 + PaddleOCR / PP-StructureV2

  • 首先，将 PDF 的每一页转为高清 PNG 或 JPEG（推荐使用 pdf2image）
  • 接着，使用 PaddleOCR 进行文字识别，它对中英文、表格、公式的支持效果出色
  • 同时，利用 PP-StructureV2 检测标题、段落、表格、图片等结构元素，确保逻辑层次完整保留
  • 最终输出带坐标的 Markdown 或 JSON 格式，阅读顺序和层级关系都能精准还原

• 高精度替代方案：视觉语言模型（例如 Gemini 2.5 Pro）

  • 直接将单页截图提交给 VLM，在提示词中强调“严格按视觉阅读顺序输出，表格转为 Markdown”
  • 优势很明显：能应对复杂排版、手写体、低清扫描件，几乎无需调参
  • 劣势也很直接：成本较高、处理速度较慢，适合页数少但要求极高的场景，比如合同关键页、古籍残页

实际建议：批量处理时优先选择 PaddleOCR，开源免费且可本地控制；而单页纠错、补全或古籍修复，则可借助 Gemini 或 Qwen-VL 这类 VLM 进行辅助校验。

二、目标：在扫描 PDF 转成的图片上精准插入/替换/补全文字

这才是 LongCat 真正发挥价值的场景。它不负责“读懂”文字，而是理解图像语义后，在指定位置生成与原文风格一致的新文字。

• 输入：PDF 转成的 PNG 图片，分辨率建议控制在 1024×1448 以内，文件大小小于 1MB
• 指令示例：

“在左上角红色公章右侧空白处，添加黑色宋体 12 号字‘已核验’，保持与周围文字对齐”
“将第二行身份证号码全部替换为‘***’，字号和位置不变”
“补全右下角被污渍遮盖的两个汉字，墨色与原文一致，匹配纸张纹理”

• 背后的技术支撑：
• YOLOv8 用于文字区域检测，精确定位要编辑的位置
• 扩散模型负责局部重绘，仅修改目标区域，其他像素完全保留
• 中文字体渲染适配自动匹配背景色、抗锯齿和笔画粗细，确保观感自然

实际建议：可以先用 OCR 工具标出待编辑区域的坐标，当然直接用自然语言描述位置也行，比如“表格最后一列”或“签名栏下方”。尤其针对古籍、旧档案这类低质扫描件，LongCat 的墨色和纹理匹配能力往往比通用 OCR 更可靠。

简单归纳：
OCR 负责“读懂图里有什么”，
LongCat 负责“听懂你要改哪里、改成什么样”。
两者并不冲突，反而互补——OCR 提供结构信息，LongCat 完成高质量的视觉级修正。