把字提取出来只完成了一半。TXT 文件本身不产生价值，接上后续用途才有。四条接续流程，对识别结果的要求各不相同 —— 提前知道终点，才知道前面要整理到什么程度。
路线一：清理成能用的规范文本
这是所有后续的地基。三个动作按顺序做：接断行、删重复、删空行。
工具用 TXT 文本处理，支持删除重复行（保留首次出现的位置、不打乱顺序）、删除空行（只含空格的行也算）、按 Unicode 码位或中文拼音排序、以及启用正则的查找替换。它全程在你的浏览器里完成，文本不上传服务器，处理内部材料时这点比在线工具更合适。
具体步骤和正则思路见 识别出来的文字全是断行和页眉页脚？三步清理比手工删快十倍。
路线二：并入能搜到的档案库
识别的最大收益不是省打字，是让纸上的内容进入可搜索范围。做法：
- 每个 txt 文件名保持和图片同名，这样任何一条文字都能回溯到原始照片
- 集中放一个目录，按年份或类别分子目录，命名规则见 文件怎么命名才方便查找？实用文件命名与整理法则
- 用系统自带的全文索引（Windows 搜索、Mac 聚焦）检索这个目录
只有图片的目录，系统搜不到里面的内容；换成 txt 之后，一次建立索引就永久可搜。纸质合同检索不到的完整链路见 纸质合同与档案检索不到内容？变成能搜的文字完整四步。
路线三：交给 AI 做摘要或改写
这条路现在问得最多，要点只有一个：先把内容变成纯文本，再喂给模型。
图片直接给多模态模型当然可以，但对长文档，纯文本更省、更准、也更容易核对 —— 你能明确知道模型读到的是哪一段。提取纯文本的两种入口：图片走 图片转文字，本身有文字层的 PDF 走 PDF 转文本，后者不消耗识别页数，能选它就不要选识别。
完整做法和 token 账见 想让 AI 帮忙总结 PDF？先提取纯文本，效率更高。
一个必须补的动作：模型不会告诉你原文里有识别错的字。摘要之前先核一遍编号、金额、日期，否则你得到的是一个「逻辑自洽但事实错误」的总结，比没有总结更危险。
路线四：结构化进表格
需要计算、排序、汇总的内容，别停在文本上。
- 原图有表格线：直接用 表格识别转Excel，它会重建行列和合并单元格，比「识别成文字再手工分列」省一大半时间
- 已经把内容粘进 Excel 了但一列里塞了好几项：用 一列拆成多列：分列按分隔符或固定宽度，先设文本格式 的分列功能，或先转成 CSV 再走 CSV 转换
- 多份识别结果要并成一张总表：用 Excel 合并
四条路线共同的收尾动作
回到原图核关键字段。 无论走哪条，编号、金额、人名、日期这四类必须对照原始图片确认。识别接口是第三方提供的，没有任何 OCR 能保证全对。
保留原始图片。 本站的文件默认 24 小时后自动删除，识别结果不会长期存在。下载下来的 txt 和留在手机里的那张照片，才是你唯一的存档，别把临时目录当成仓库。