首先检查本地output_path目录中是否存在以图片名或时间戳命名的识别结果文件；其次通过在推理脚本中添加日志记录功能，将带时间戳和文件名的识别结果自动保存至ocr_history.log；最后可采用SQLite等轻量级数据库实现结构化存储，创建包含id、source_file、recognized_text、timestamp等字段的数据表，并编写查询脚本支持按条件检索与导出。
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如果您尝试在DeepSeek-OCR平台中查找之前完成的文档识别任务，但发现结果未被自动保存或无法追溯，则可能是由于系统默认不存储用户的识别历史。以下是解决此问题的步骤：
一、检查本地输出目录
DeepSeek-OCR在执行识别任务时，通常会将结果文件直接保存到指定的本地文件夹中，而不是上传至云端或集中管理。因此，查看历史记录的第一步是定位这些本地生成的文件。
1、进入您运行推理代码时设置的output_path目录，例如代码中定义的output文件夹。
2、浏览该目录下的子文件夹和文件，寻找以图片名或时间戳命名的Markdown、TXT或JSON格式的结果文件。
3、使用文本编辑器或浏览器打开这些文件，确认其内容是否为所需的识别结果。
二、启用并配置日志记录功能
为了实现对识别历史的长期管理和追溯，您可以修改推理脚本，加入自动化的日志记录机制，确保每次识别结果都被归档。
1、在调用model.infer()函数后，添加一段文件操作代码，将返回的识别结果字符串写入一个统一的日志文件，如ocr_history.log。
2、为每条记录添加时间戳和原始文件名作为元数据，例如：[2025-10-30 14:23:01] 来源: invoice.jpg | 内容: 金额总计...。
3、将日志文件存储在独立的history目录中，并定期备份以防丢失。
三、使用数据库进行结构化存储
对于需要频繁查询和管理大量识别历史的用户，建议采用轻量级数据库来替代文件存储，以提高检索效率和数据安全性。
1、安装SQLite或TinyDB等嵌入式数据库库，通过pip install sqlite3或pip install tinydb命令完成。
2、创建一个数据表，包含id、source_file、recognized_text、timestamp等字段。
3、修改推理流程，在每次识别完成后，自动将结果插入该数据库表中。
4、编写简单的查询脚本，支持按文件名或日期范围搜索历史记录，并将查询结果导出为所需格式。
