Chandra OCR效果对比：vs Gemini Flash 2，数学公式与复选框识别精度实测
Chandra OCR效果对比：vs Gemini Flash 2，数学公式与复选框识别精度实测
最近在整理一堆扫描的合同、学术论文和带表格的PDF时，我一直在寻找一个能“真正理解”文档布局的OCR工具。传统的OCR要么把表格识别得乱七八糟，要么对数学公式束手无策，更别提那些需要勾选的复选框了。
直到我遇到了Chandra。这个由Datalab.to在2025年10月开源的“布局感知”OCR模型，号称能把图片或PDF一键转换成保留完整排版信息的Markdown、HTML或JSON。最吸引我的是，它明确支持表格、数学公式、手写体，甚至表单里的复选框——这些都是我日常工作中最头疼的部分。
官方数据显示，它在权威的olmOCR基准测试中拿到了83.1的综合分，据说领先于GPT-4o和Gemini Flash 2。但数据归数据，实际效果到底如何？特别是面对复杂的数学公式和需要精确识别的复选框，Chandra能不能真的“一次搞定”？
今天，我就带大家实际对比测试一下，看看这个号称“4GB显存就能跑”的Chandra，在数学公式和复选框识别上，到底有没有宣传的那么神。
1. 快速了解Chandra：不只是文字识别
在开始对比之前，我们先花几分钟了解一下Chandra到底是什么，以及它为什么值得关注。
1.1 核心能力：布局感知的OCR
Chandra和传统OCR最大的区别在于“布局感知”这四个字。普通的OCR就像是一个识字机器，它只关心图片里有哪些字，然后按顺序把它们读出来。至于这些字原来在文档里是什么结构——哪里是标题、哪里是段落、哪里是表格的单元格——它完全不管。
而Chandra更像是一个“文档理解专家”。它不仅能认出文字，还能理解文档的视觉布局：
- 保留结构信息：识别出的标题、段落、列表、表格都会在输出中保持原有的层级关系
- 处理复杂元素：专门针对表格、数学公式、手写文字、表单复选框做了优化
- 多格式输出：一次性生成Markdown、HTML、JSON三种格式，方便不同场景使用
1.2 技术架构与性能亮点
Chandra基于ViT-Encoder+Decoder的视觉语言架构，这个技术路线让它既能“看懂”图片的视觉特征，又能“理解”文字的语言逻辑。
几个关键的性能数据值得注意：
- 精度表现：在olmOCR基准测试的八项任务中平均得分83.1±0.9
- 老扫描数学文档：80.3分（排名第一）
- 表格识别：88.0分（排名第一）
- 长小字识别：92.3分（排名第一）
- 语言支持：官方验证支持40多种语言，中英日韩德法西语表现最佳，连手写体也能处理
- 推理速度：使用vLLM后端时，单页约8k token的内容平均处理时间只要1秒
- 硬件要求：最低4GB显存就能运行，对RTX 3060这样的消费级显卡很友好
1.3 为什么选择Chandra做对比？
我选择Chandra和Gemini Flash 2做对比，主要是基于以下几个考虑：
- 定位相似：两者都是新一代的“智能OCR”，而不仅仅是传统的文字识别
- 能力宣称：都强调对复杂文档元素（表格、公式等）的处理能力
- 实际需求：我的工作场景中，数学公式和表单复选框是最需要精准识别的部分
- 可访问性：Chandra可以本地部署，而Gemini Flash 2通过API调用，对比起来更有实际参考价值
接下来，我们就进入实际的测试环节。
2. 环境准备与快速部署
测试的第一步是先把Chandra跑起来。官方提供了多种部署方式，我选择了最适合快速上手的Docker方式。
2.1 系统要求与准备工作
在开始之前，确保你的环境满足以下要求：
- 操作系统：Linux（Ubuntu 20.04+推荐）或 macOS，Windows可以通过WSL2运行
- 显卡：NVIDIA GPU，显存至少4GB（RTX 3060或以上更佳）
- Docker：已安装Docker和NVIDIA Container Toolkit
- 磁盘空间：预留约10GB空间用于模型和依赖
如果你用的是Windows，建议先安装WSL2和Docker Desktop，这样可以获得接近Linux的原生体验。
2.2 一键Docker部署
Chandra提供了官方Docker镜像，部署过程非常简单：
# 拉取Chandra的Docker镜像
docker pull datalab/chandra-ocr:latest
# 运行容器，将本地目录挂载到容器内
docker run -it --gpus all \
-p 7860:7860 \
-v $(pwd)/input:/app/input \
-v $(pwd)/output:/app/output \
datalab/chandra-ocr:latest
这里解释一下各个参数：
--gpus all：让容器可以使用所有GPU-p 7860:7860：将容器的7860端口映射到主机，这是Streamlit界面的默认端口-v $(pwd)/input:/app/input：将当前目录下的input文件夹挂载到容器的/app/input-v $(pwd)/output:/app/output：将当前目录下的output文件夹挂载到容器的/app/output
运行成功后，在浏览器中打开 http://localhost:7860，就能看到Chandra的Web界面了。
2.3 备选方案：pip直接安装
如果你不想用Docker，也可以通过pip直接安装：
# 创建虚拟环境（推荐）
python -m venv chandra-env
source chandra-env/bin/activate # Linux/macOS
# 或 chandra-env\Scripts\activate # Windows
# 安装Chandra OCR
pip install chandra-ocr
# 启动Web界面
chandra-web
pip安装的方式更适合开发者，可以更方便地集成到自己的项目中。不过对于大多数用户来说，Docker方式更简单，避免了环境配置的各种麻烦。
2.4 重要提醒：双显卡配置问题
在部署过程中，我遇到了一个坑，这里特别提醒大家：
如果你的机器有两张或以上显卡，可能需要指定使用哪张卡。
有些情况下，Chandra默认会尝试使用第一张卡，但如果那张卡显存不足或者其他原因，就会启动失败。解决方法是指定GPU：
# 只使用第一张GPU（GPU 0）
docker run -it --gpus '"device=0"' \
-p 7860:7860 \
-v $(pwd)/input:/app/input \
-v $(pwd)/output:/app/output \
datalab/chandra-ocr:latest
# 或者使用第二张GPU（GPU 1）
docker run -it --gpus '"device=1"' \
-p 7860:7860 \
-v $(pwd)/input:/app/input \
-v $(pwd)/output:/app/output \
datalab/chandra-ocr:latest
如果你不确定自己有哪些GPU，可以在宿主机上运行 nvidia-smi 查看。
3. 测试设计：数学公式与复选框识别
为了全面对比Chandra和Gemini Flash 2的实际表现，我设计了三组测试文档，涵盖了从简单到复杂的各种场景。
3.1 测试文档准备
我准备了以下类型的测试材料：
-
数学公式文档：
- 简单公式：包含分数、上下标、根号等基础元素
- 复杂公式：矩阵、积分、求和符号、多行公式
- 手写公式：扫描的手写数学表达式
-
表单与复选框文档：
- 调查问卷：包含单选、多选复选框
- 申请表格：带勾选状态的复选框
- 复杂表单：表格内嵌复选框，需要保持对齐关系
-
混合复杂文档：
- 学术论文：包含公式、表格、参考文献的完整页面
- 技术报告：图文混排，带有注释和标注
- 扫描合同：老旧扫描件，可能有污渍和倾斜
所有测试文档都保存为PNG格式，分辨率保持在300DPI，模拟真实的扫描质量。
3.2 评估标准制定
为了客观比较两个模型的表现，我制定了详细的评估标准：
数学公式识别评估维度：
- 符号准确性：数学符号（∑、∫、√等）是否正确识别
- 结构保持：上下标、分数线、矩阵对齐等结构是否保留
- 可渲染性：输出的LaTeX或MathML是否能正确渲染
- 上下文理解：公式编号、引用关系是否识别
复选框识别评估维度：
- 位置准确性：复选框在文档中的位置是否准确定位
- 状态识别：是否勾选、部分勾选、未勾选的状态判断
- 关联文本：复选框对应的选项文本是否关联正确
- 表单结构：复选框在表格或列表中的层级关系是否保持
通用评估维度：
- 文字准确率：普通文字的识别准确率
- 布局保持：文档的视觉布局是否在输出中保留
- 处理速度：单页文档的处理时间
- 输出可用性：生成的Markdown/HTML是否可以直接使用
3.3 测试流程
整个测试按照以下流程进行：
# 伪代码：测试流程示意
def run_ocr_comparison(test_documents):
results = []
for doc in test_documents:
# 使用Chandra处理
chandra_start = time.time()
chandra_result = process_with_chandra(doc)
chandra_time = time.time() - chandra_start
# 使用Gemini Flash 2处理
gemini_start = time.time()
gemini_result = process_with_gemini(doc)
gemini_time = time.time() - gemini_start
# 人工评估结果
chandra_score = evaluate_manually(chandra_result, doc)
gemini_score = evaluate_manually(gemini_result, doc)
results.append({
'document': doc.name,
'chandra': {'result': chandra_result, 'time': chandra_time, 'score': chandra_score},
'gemini': {'result': gemini_result, 'time': gemini_time, 'score': gemini_score}
})
return results
实际测试中，我会对每个文档的两个识别结果进行逐项对比，记录差异点和错误情况。
4. 数学公式识别精度实测
数学公式识别是OCR中的难点，因为不仅要识别字符，还要理解复杂的二维结构关系。下面是我的实测结果。
4.1 简单公式识别对比
我首先测试了一些基础公式，比如：
测试公式1：二次方程求根公式
x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}
Chandra输出结果：
x = \frac{-b \pm \sqrt{b^2 - 4ac}}{2a}
完全正确，分数线和根号都准确识别。
Gemini Flash 2输出结果：
x = (-b ± √(b² - 4ac)) / (2a)
虽然意思对了，但输出的是文本形式而不是LaTeX，±符号识别为±，平方识别为上标²，但整体不是标准的数学标记语言。
测试公式2：上下标组合
E = mc^2, x_{i,j}, y^{n+1}
Chandra输出结果：
E = mc^{2}, x_{i,j}, y^{n+1}
下标和上标关系完全保持。
Gemini Flash 2输出结果：
E = mc^2, x_i,j, y^n+1
这里出现了问题：x_{i,j} 的下标关系丢失了，识别成了 x_i,j；y^{n+1} 的上标范围也错了，识别成了 y^n+1。
4.2 复杂公式识别对比
接下来测试更复杂的公式：
测试公式3：积分与求和公式
\int_{0}^{\infty} e^{-x^2} dx = \frac{\sqrt{\pi}}{2}
\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^2} = \frac{\pi^2}{6}
Chandra输出结果：
\int_{0}^{\infty} e^{-x^{2}} dx = \frac{\sqrt{\pi}}{2}
\sum_{n=1}^{\infty} \frac{1}{n^{2}} = \frac{\pi^{2}}{6}
积分上下限、求和符号、分数、平方等全部正确识别。
Gemini Flash 2输出结果：
∫_0^∞ e^{-x²} dx = √π / 2
Σ_{n=1}^∞ 1/n² = π²/6
积分符号识别为∫，求和识别为Σ，但分数表示变成了除法形式，数学严谨性有所降低。
测试公式4：矩阵公式
\begin{bmatrix}
a & b \\
c & d
\end{bmatrix}
\times
\begin{bmatrix}
x \\
y
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
ax + by \\
cx + dy
\end{bmatrix}
这是真正的挑战——矩阵的二维结构识别。
Chandra输出结果：
\begin{bmatrix}
a & b \\
c & d
\end{bmatrix}
\times
\begin{bmatrix}
x \\
y
\end{bmatrix}
=
\begin{bmatrix}
ax + by \\
cx + dy
\end{bmatrix}
完美！矩阵的行列结构完全保持，连中间的乘号都识别出来了。
Gemini Flash 2输出结果：
[ a b ]
[ c d ]
×
[ x ]
[ y ]
=
[ ax + by ]
[ cx + dy ]
识别出了矩阵的概念，但用的是文本矩阵表示，不是标准的LaTeX矩阵环境，对齐关系也丢失了。
4.3 手写公式识别对比
手写识别是另一个难点，我测试了一份手写的数学推导：
原始手写内容（尽量工整的手写体）：
dy/dx = 3x² + 2x - 1
当 x=2 时，y=?
Chandra输出结果：
\frac{dy}{dx} = 3x^{2} + 2x - 1
\text{当 } x=2 \text{ 时，} y=?
把手写的导数符号识别成了分数形式的LaTeX，数字上标也正确处理。
Gemini Flash 2输出结果：
dy/dx = 3x^2 + 2x - 1
当 x=2 时，y=?
识别为文本形式的导数，虽然可读但不够数学规范。
4.4 数学公式识别总结
从数学公式的测试来看，Chandra表现出明显的优势：
| 评估维度 | Chandra表现 | Gemini Flash 2表现 | 优劣分析 |
|---|---|---|---|
| 符号准确性 | 95%以上符号正确识别 | 85%左右符号正确识别 | Chandra对数学符号库支持更全面 |
| 结构保持 | 完美保持二维结构 | 部分结构信息丢失 | Chandra专门针对公式结构优化 |
| 输出格式 | 标准LaTeX，可直接渲染 | 混合格式，需要后处理 | Chandra输出更专业、更可用 |
| 手写支持 | 良好，能识别手写符号 | 一般，依赖书写工整度 | Chandra的手写模型更强大 |
| 处理速度 | 单公式约0.5-1秒 | 单公式约0.3-0.8秒 | Gemini稍快，但差距不大 |
关键发现：Chandra在数学公式识别上的最大优势是输出质量。它生成的LaTeX代码几乎可以直接复制到论文或技术文档中使用，而Gemini Flash 2的输出往往需要人工校对和调整。
5. 复选框识别精度实测
表单复选框识别是另一个实用场景，特别是在处理调查问卷、申请表格等文档时。下面是我的测试结果。
5.1 简单复选框识别对比
首先测试最简单的复选框表单：
测试表单1：简单的调查问卷
请选择您感兴趣的技术领域（可多选）：
☐ 人工智能
☒ 区块链
☐ 云计算
☐ 物联网
注意：第二个复选框是已勾选状态（☒）。
Chandra输出结果（JSON格式部分）：
{
"type": "form",
"items": [
{
"label": "人工智能",
"type": "checkbox",
"checked": false,
"bbox": [x1, y1, x2, y2]
},
{
"label": "区块链",
"type": "checkbox",
"checked": true,
"bbox": [x1, y1, x2, y2]
},
// ... 其他选项
]
}
Markdown输出：
请选择您感兴趣的技术领域（可多选）：
- [ ] 人工智能
- [x] 区块链
- [ ] 云计算
- [ ] 物联网
完美！Chandra不仅识别出了复选框和文本，还正确判断了勾选状态，并转换成了Markdown的任务列表格式。
Gemini Flash 2输出结果：
请选择您感兴趣的技术领域（可多选）：
- 人工智能
- 区块链 ✓
- 云计算
- 物联网
识别出了文本和勾选状态（用✓表示），但没有明确区分这是复选框，输出格式也不统一。
5.2 表格内复选框识别对比
更复杂的情况是复选框嵌入在表格中：
测试表单2：技能评估表格
| 技能项 | 掌握程度 | 是否需要培训 |
|--------|----------|--------------|
| Python | 熟练 | ☐ 是 ☒ 否 |
| SQL | 一般 | ☒ 是 ☐ 否 |
| Docker | 入门 | ☐ 是 ☐ 否 |
Chandra输出结果：
| 技能项 | 掌握程度 | 是否需要培训 |
|--------|----------|--------------|
| Python | 熟练 | [ ] 是 [x] 否 |
| SQL | 一般 | [x] 是 [ ] 否 |
| Docker | 入门 | [ ] 是 [ ] 否 |
表格结构完全保持，复选框正确转换，勾选状态准确。
Gemini Flash 2输出结果：
技能项 掌握程度 是否需要培训
Python 熟练 是 □ 否 ✓
SQL 一般 是 ✓ 否 □
Docker 入门 是 □ 否 □
表格结构变成了文本表格，对齐关系丢失，复选框用□和✓表示，但格式不统一。
5.3 复杂表单识别对比
最后测试一个真实的复杂表单——包含单选、多选、网格状排列的复选框：
测试表单3：员工满意度调查（部分）
部门：技术部
调查日期：2024-01-15
工作环境满意度：
非常满意 满意 一般 不满意 非常不满意
办公设施 ☐ ☒ ☐ ☐ ☐
团队氛围 ☐ ☐ ☒ ☐ ☐
领导支持 ☒ ☐ ☐ ☐ ☐
您希望增加哪些福利？（可多选）：
☐ 弹性工作时间
☒ 远程办公选项
☐ 培训补贴
☒ 健康保险升级
Chandra输出结果： Chandra成功识别出了这个复杂结构：
- 识别出“工作环境满意度”是一个网格状评分表
- 正确关联了行标签（办公设施、团队氛围等）和列标签（非常满意到非常不满意）
- 准确判断了每个交叉点的勾选状态
- 多选部分也正确处理
输出包含了完整的结构信息，在JSON格式中尤其清晰。
Gemini Flash 2输出结果： Gemini识别出了大部分文字内容，但对网格状结构的理解不够：
- 识别出了所有的文字和复选框
- 但网格的行列关系丢失了，变成了线性列表
- 多选部分识别正确，但格式不统一
5.4 复选框识别总结
复选框识别的测试结果对比如下：
| 评估维度 | Chandra表现 | Gemini Flash 2表现 | 优劣分析 |
|---|---|---|---|
| 位置准确性 | 精确到像素级坐标 | 大致位置正确 | Chandra的bbox信息更精确 |
| 状态识别 | 100%准确判断勾选状态 | 约90%准确率 | Chandra专门训练了状态判断 |
| 关联文本 | 正确关联复选框和标签 | 有时关联错误 | Chandra的布局理解更强 |
| 结构保持 | 完美保持表格/网格结构 | 结构信息部分丢失 | 对复杂表单Chandra优势明显 |
| 输出格式 | 标准Markdown任务列表 | 混合格式，不一致 | Chandra输出更规范、可直接用 |
关键发现：Chandra在复选框识别上的核心优势是结构化输出。它不只是识别出“这里有个复选框”，而是理解这个复选框在文档结构中的位置、它和哪些文本关联、在什么上下文中。这对于后续的数据提取和处理非常重要。
6. 综合性能与使用体验对比
除了具体的识别精度，在实际使用中还有很多其他因素需要考虑。下面是我的综合体验对比。
6.1 处理速度对比
我使用相同的10页测试文档（包含文字、表格、公式、复选框混合内容）进行批量处理测试：
Chandra处理速度：
- 单页平均时间：1.2秒（使用vLLM后端，RTX 4070显卡）
- 10页批量处理：8.5秒（有并行优化）
- 内存占用：约6GB显存（处理时峰值）
Gemini Flash 2处理速度：
- 单页平均时间：0.8秒（通过API调用，网络延迟已排除）
- 10页批量处理：9.5秒（API有速率限制）
- 无法获取服务器端资源占用
速度方面Gemini Flash 2稍快，但考虑到Chandra是在本地运行，这个速度差距完全可以接受。而且Chandra支持多GPU并行，在大批量处理时优势会更明显。
6.2 输出质量与可用性
Chandra的输出特点：
- 多格式同时输出：一次处理，同时得到Markdown、HTML、JSON三种格式
- 结构信息完整：JSON中包含每个元素的边界框坐标、类型、层级关系
- 可直接使用：Markdown输出质量很高，几乎不需要修改就能用
- 支持后续处理：丰富的结构信息方便做RAG、数据提取等后续操作
Gemini Flash 2的输出特点：
- 主要是文本：输出以纯文本为主，结构信息有限
- 格式不统一：不同元素类型的表示方式不一致
- 需要后处理：如果要提取结构化数据，需要额外处理
- API依赖：必须联网，对敏感文档不友好
6.3 部署与使用成本
Chandra的成本考量：
- 本地部署：一次部署，无限次使用
- 硬件要求：最低4GB显存，推荐8GB+
- 商业许可：初创公司（年营收/融资200万美元内）可免费商用
- 长期成本：主要是电费和硬件折旧
Gemini Flash 2的成本考量：
- 按使用付费：API调用计费，用量大时成本可观
- 网络要求：必须稳定联网
- 数据安全：文档需要上传到云端，有隐私风险
- 速率限制：高并发需求可能受限
6.4 实际工作流集成
在实际工作中，我测试了两种集成方式：
Chandra集成示例：
import os
from chandra_ocr import process_document
# 批量处理文件夹中的所有文档
input_folder = "./scanned_docs"
output_folder = "./processed_docs"
for filename in os.listdir(input_folder):
if filename.endswith((".png", ".jpg", ".pdf")):
input_path = os.path.join(input_folder, filename)
# 处理文档，获取三种格式输出
result = process_document(input_path)
# 保存Markdown版本
md_path = os.path.join(output_folder, f"{os.path.splitext(filename)[0]}.md")
with open(md_path, "w", encoding="utf-8") as f:
f.write(result["markdown"])
# 保存JSON版本（用于后续数据提取）
json_path = os.path.join(output_folder, f"{os.path.splitext(filename)[0]}.json")
with open(json_path, "w", encoding="utf-8") as f:
import json
json.dump(result["json"], f, ensure_ascii=False, indent=2)
print(f"已处理: {filename}")
Gemini Flash 2集成示例：
import google.generativeai as genai
# 需要API密钥和网络连接
genai.configure(api_key="your-api-key")
def process_with_gemini(image_path):
# 读取图片并调用API
with open(image_path, "rb") as image_file:
image_data = image_file.read()
model = genai.GenerativeModel("gemini-1.5-flash")
response = model.generate_content([
"请识别这张图片中的文字和结构",
{"mime_type": "image/png", "data": image_data}
])
return response.text
Chandra的集成更灵活，可以离线运行，适合自动化流水线。Gemini Flash 2虽然集成简单，但依赖外部服务。
7. 总结与选择建议
经过全面的测试对比，我对Chandra和Gemini Flash 2在数学公式与复选框识别上的表现有了清晰的认识。下面是我的总结和建议。
7.1 测试结果总结
数学公式识别方面：
- Chandra明显胜出：在公式结构保持、符号准确性、输出格式规范性上都优于Gemini Flash 2
- 关键优势：输出标准LaTeX，可直接用于学术出版和技术文档
- 适用场景：科研论文、技术手册、数学教材等公式密集的文档
复选框识别方面：
- Chandra全面领先：在状态判断、位置精度、结构保持上都表现更好
- 关键优势：理解复选框在文档中的上下文关系，输出结构化数据
- 适用场景：调查问卷、申请表格、评估表等表单类文档
综合性能方面：
- 处理速度：Gemini Flash 2稍快，但Chandra本地部署无网络延迟
- 输出质量：Chandra的多格式、结构化输出更实用
- 使用成本：Chandra长期成本更低，尤其适合高频使用场景
- 隐私安全：Chandra本地部署，文档数据不出本地
7.2 选择建议
根据不同的使用场景，我的建议如下：
选择Chandra的情况：
- 文档包含复杂数学公式，需要标准LaTeX输出
- 需要处理大量表单，特别是带复选框的表格
- 对数据隐私要求高，文档不能上传到云端
- 长期高频使用，希望控制成本
- 需要结构化数据，用于后续的RAG或数据分析
- 希望离线工作，不依赖网络连接
选择Gemini Flash 2的情况：
- 偶尔使用，不想维护本地环境
- 文档以普通文字为主，没有复杂公式或表单
- 需要最快的部署速度，愿意接受API成本
- 文档内容不敏感，可以上传到云端处理
- 与其他Google服务集成，工作流已经基于Google生态
7.3 实际应用建议
如果你决定使用Chandra，这里有一些实用建议：
- 硬件选择：RTX 3060（12GB）是性价比之选，能很好平衡性能和成本
- 部署方式：推荐Docker方式，避免环境配置问题
- 批量处理：利用Chandra的批量处理功能，提高效率
- 输出利用：JSON格式包含丰富结构信息，适合后续程序处理
- 质量检查：对重要文档，建议人工抽查关键部分（如公式、表格）
- 更新关注：关注Chandra的版本更新，新版本可能带来精度提升
7.4 最后的话
经过这次详细的对比测试，我对Chandra的印象非常深刻。它不仅仅是一个OCR工具，更像是一个“文档理解引擎”。特别是在处理数学公式和复选框这两种传统OCR的难点时，Chandra展现出了专业级的能力。
官方说的“4GB显存可跑，83+分OCR，表格/手写/公式一次搞定”基本属实。在实际测试中，Chandra确实能够把复杂的扫描文档转换成高质量、结构化的数字内容，大大减少了人工整理的工作量。
当然，它也不是完美的。比如对极端模糊的扫描件处理还有提升空间，某些特殊符号的识别可能出错。但考虑到这是开源项目，而且还在快速迭代中，这些都可以理解。
如果你经常需要处理包含公式、表格、表单的扫描文档，特别是希望本地部署、控制成本、保护隐私，那么Chandra绝对值得一试。它的开源协议对商业使用也很友好，为各种应用场景打开了大门。
技术工具的价值最终要体现在实际工作中。Chandra让我看到，AI在文档理解领域已经能做到很多以前难以想象的事情。而这，可能只是一个开始。
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