AI 时代的 PDF 数据提取：让 ChatGPT 帮你读 1000 份报表
上个月我接了个活：从 200 份客户合同里提取关键条款。按以前的做法， 得一份份打开 PDF，复制粘贴到 Excel，至少要干 3 天。
后来试了下 ChatGPT 的 PDF 上传功能，结果 2 小时就搞定了。 这才意识到：AI 已经能直接"读懂" PDF 并提取结构化数据了。
本文分享我实际使用 ChatGPT、Claude 处理 PDF 的经验， 包括哪些场景好用、哪些场景会翻车，以及如何写提示词才能提高准确率。
为什么 AI 比传统工具更适合提取 PDF 数据？
传统方法的问题：
- 复制粘贴：格式乱、表格散架、需要手动清理
- OCR 工具：只能识别文字，不理解语义
- 正则表达式：需要编程，规则复杂，容易出错
AI 的优势在于：
- 理解语义：知道"总金额"和"小计"的区别
- 容错能力强：格式不统一也能识别
- 自然语言交互：用人话描述需求即可
三大 AI 工具对比：ChatGPT vs Claude vs Gemini
ChatGPT (GPT-4)
需要 Plus 订阅 ($20/月)
我用得最多的工具。GPT-4 Vision 能"看懂"图表和复杂排版， 理解能力确实强，处理合同、发票这类复杂文档基本不出错。
缺点是免费版不支持 PDF 上传，而且单个文件不能超过 50MB。
Claude (Opus/Sonnet)
有免费额度
处理长文档的首选。我试过上传 100 页的研究报告，Claude 能完整读完并提取关键信息。 输出格式也很规范，特别适合提取结构化数据（比如表格转 JSON）。
免费版每天有使用次数限制，中文 PDF 的识别准确率比 GPT-4 稍差一点。
Gemini Pro
完全免费
优点是免费且无限制，和 Google Drive 集成也方便。 但处理复杂 PDF 时经常出错，只适合简单的文本提取。
实战案例：5 个高频场景的 AI 提取方案
场景 1：从发票提取金额和日期
财务最常见的需求。我一般用 Claude，因为它输出的 JSON 格式很规范， 可以直接导入 Excel。
提示词示例：
场景 2：从合同提取关键条款
这个用 ChatGPT 更好，因为合同条款通常比较复杂，GPT-4 的理解能力更强。 我处理过的 200 份合同，准确率大概在 95% 左右。
提示词示例：
场景 3：从学术论文提取参考文献
Claude 处理长文档的能力最强，我试过上传 100 页的论文， 它能完整提取所有参考文献。
提示词示例：
进阶技巧：批量处理 + 自动化
单个文件用 AI 很简单，但如果有 100 个文件呢？ 这时候需要结合 API 和脚本实现自动化。
提示：如果你不会编程，可以使用 AnyPDFs 的批量转换工具， 先把 PDF 转成 Excel，再用 AI 处理。
AI + 传统工具的组合使用
AI 很强大，但不是万能的。对于扫描版 PDF，建议先用 OCR 工具转成可搜索文本， 再交给 AI 处理。对于复杂表格，可以先用专业工具转成 Excel，再让 AI 清洗数据。