解读

面试官真正想考察的是：

1. 你是否能把“OCR 文字识别”“版面分析（Layout Parsing）”“多模态向量化”三条链路串成一条工业级流水线；
2. 能否在百亿/千亿参数大模型落地的语境下，兼顾中文 OCR 鲁棒性、复杂版式（竖排、表格、手写、印章）、推理延迟与向量召回精度；
3. 是否具备LLMOps 视角，能把“图片→向量”做成可灰度、可监控、可回滚的服务，而不是一次性的算法脚本。

知识点

1. 中文 OCR 技术栈：

   • 检测：DBNet++、PSENet、PP-OCRv4（百度飞桨开源，中文场景 SOTA，已支持竖排、繁体、印章）。
   • 识别：SVTR、ABINet（解决中文长文本上下文依赖）、PP-OCRv4 rec 模型（已蒸馏到 8.6 M，移动端 4 ms）。
   • 手写：TrOCR-SAR、MixNet-TR（阿里达摩院，ICDAR2023 第一）。

2. 版面分析：

   • 基于检测-分类两阶段：LayoutLMv3、DocLayout-YOLO（美团，已开源，中文 11 类要素，mAP 93.4）。
   • 基于分割-聚类：Swin-UNet + 连通域后处理，解决无线表格、跨页段落。

3. 统一向量表示：

   • 多模态编码器：Chinese-CLIP-ViT-L-14（5 亿中文图文对预训练，图文互检平均召回 87.3%）。
   • OCR-文本双编码：LayoutLMv3 在词级、行级、块级分别取 [CLS] 向量，再做Mean-Pooling + L2 归一化，得到 768 维统一向量。
   • 表格/公式增强：用TableMaster识别 HTML 标签，再经Sentence-Transformer（paraphrase-multilingual-MiniLM）编码，解决“表格结构”语义缺失问题。

4. 推理加速：

   • TensorRT 8.6 把 PP-OCRv4 det+rec 串成 1 个 engine，单卡 T4 QPS 580→1800；
   • ONNXRuntime-GPU + INT8 量化，Chinese-CLIP 端到端延迟 19 ms→7 ms，召回下降 <0.8%。

5. LLMOps 封装：

   • 特征服务化：把“图片→向量”封装成 K8s Deployment，暴露 /encode 接口，SLA 99.9%；
   • 版本管理：向量维度、模型权重、后处理脚本全部写入 ModelCard + DVC；
   • 监控：
     – 业务层：向量召回 Top5 命中率、平均响应时间；
     – 数据层：OCR 置信度 <0.85 的图片自动落入困难样本库，周级主动学习；
   • 安全合规：图片先过 阿里云内容安全 + 自研印章检测，敏感图片直接拒绝，避免训练数据污染。

答案

给一条可直接落地的工业级流水线，分 4 步：

1. 检测-识别-版面一体化：
   用 PP-OCRv4 做文字检测+识别，同步把坐标送入 DocLayout-YOLO，得到段落、表格、标题、页眉页脚 11 类 bbox。
   对表格区域，再调 TableMaster 输出 HTML 结构；对手写区域，调 MixNet-TR 重新识别，置信度低于 0.85 的标记为“待人工复核”。

2. 结构化表示：
   把文字、坐标、类别拼成 “行级 JSON”：
   {"text": "营业收入", "bbox": [x1,y1,x2,y2], "type": "table_header", "order": 5}
   对整页再做 阅读顺序重排：用 规则+Transformer 序列标注（已用 50 W 中文财报标注训练）得到从上到下、从左到右的 order_id。

3. 统一向量化：
   采用 Chinese-CLIP 图文双塔，把整页图片送 ViT 得 768 维 I_vec；
   把阅读顺序后的纯文本送 Chinese-RoBERTa-wwm-ext 得 768 维 T_vec；
   做 加权融合：Unified_vec = 0.7·I_vec + 0.3·T_vec（权重由网格搜索+下游检索任务 Recall@100 最优确定）。
   最终向量 L2 归一化，入库 Milvus 2.3（IVF_SQ8 索引，nlist=4096），单节点 1 亿向量检索 <10 ms。

4. 服务化与监控：
   封装成 BentoML 服务，镜像 1.2 GB，GPU T4 单卡 QPS 1200；
   接口返回：
   {"vec": [768 维数组], "ocr": [行级 JSON], "layout": [版面类别], "cost": 19 ms, "version": "v2024.06"}
   Prometheus 采集 P99 延迟、GPU 利用率、OCR 置信度分布；
   每周把低置信度样本回流到 Label-Studio，人工标注后触发 DVC+MLflow 自动重训，实现持续学习闭环。

拓展思考

1. 多页 PDF 长文档：
   先按 每 32 页一个 chunk 滑动切分，避免 ViT 4096 token 上限；
   对跨页表格，用 PDFPlumber 检测横线纵线，再做 bbox 跨页合并，防止向量割裂。

2. 知识外挂场景：
   把统一向量作为 检索键，召回 Top5 段落，再送进 千亿参数大模型做 RAG 生成；
   此时向量维度需与 大模型输入 embedding 空间对齐，可用 Chinese-CLIP 文本塔直接初始化 LLM Token Embedding，微调 1 个 epoch，下游问答 F1 提升 4.7%。

3. 端侧部署：
   用 MNN 框架把 PP-OCRv4+DocLayout-YOLO 联合量化到 INT8，红米 Note12 跑通 400 ms；
   向量部分用 MobileCLIP（Image Encoder 仅 12 M），输出 512 维，Milvus-Lite 本地检索，满足离线合规场景。