需采用OCR识别、大模型摘要、结构化解析和正则抽取四步策略：一、用天若OCR或Acrobat Pro识别扫描版PDF文字；二、调用通义千问等API，设temperature=0.3、max_tokens=512，用指定提示词生成300字内摘要；三、用pdfplumber提取标题与编号要点，输出Markdown框架；四、依固定格式编写正则表达式（如日期r'\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日'）批量抽取关键字段生成信息卡片。
如果您需要从PDF文档中快速提取关键信息并生成简洁摘要，但缺乏高效的处理工具或方法，则可能是由于未采用针对性的文本解析与结构化提取策略。以下是实现快速总结PDF文档的具体操作步骤：
一、使用OCR识别扫描版PDF中的文字内容
扫描版PDF本质上是图像文件，无法直接提取文字，需先通过光学字符识别技术将图像转为可编辑文本，为后续摘要生成奠定基础。
1、下载并安装支持中文OCR的工具，例如“天若OCR”或“Adobe Acrobat Pro DC”。
2、打开工具，导入待处理的扫描版PDF文件。
3、选择识别语言为简体中文，启动OCR识别过程。
4、识别完成后，导出为可复制文本的PDF或TXT格式。
二、利用大模型API接口进行语义级摘要生成
将提取出的纯文本送入具备长文本理解能力的大语言模型，可跳过人工阅读环节，直接获得符合逻辑的段落级或全文级摘要。
1、访问已开通API权限的大模型服务平台，如“通义千问开放平台”或“文心一言企业API”。
2、在请求体中设置参数：temperature=0.3，max_tokens=512，确保输出简洁稳定。
3、构造提示词：“请用不超过300字概括以下文档核心内容，聚焦主要结论、数据指标和行动建议。”
4、将清洗后的PDF文本粘贴至输入字段，发送请求并获取返回摘要。
三、借助本地部署的PDF结构化解析工具提取标题与列表项
多数PDF文档存在隐含层级结构（如章节标题、编号列表、表格），通过结构化解析可跳过冗余正文，直取高信息密度模块。
1、安装Python库“pdfplumber”，运行命令：pip install pdfplumber。
2、编写脚本加载PDF，调用page.chars属性筛选字体大小突变的文本行，识别潜在标题。
3、遍历每页对象，提取所有以数字加顿号或字母加括号开头的行，归类为要点条目。
4、将识别出的标题与要点合并输出为Markdown格式，作为摘要主干框架。
四、应用正则表达式匹配关键字段完成定向信息抽取
当PDF内容具有固定模板特征（如报告日期、负责人姓名、数值型KPI）时，正则表达式可在毫秒级完成字段定位与提取，避免全文摘要失焦。
1、观察PDF文本样本，确定目标字段格式，例如日期为“YYYY年MM月DD日”，电话为“XXX-XXXX-XXXX”。
2、构建正则模式：日期对应r'\d{4}年\d{1,2}月\d{1,2}日'，电话对应r'\d{3}-\d{4}-\d{4}'。
3、在Python中使用re.findall()函数对全文执行批量匹配。
4、将匹配结果按字段类型分类存储，生成键值对形式的信息卡片。
