发票OCR提取优秀方案讨论：
• 多模型融合优势明显：主用Mistral OCR + Gemini 2.5 Flash，辅以文本提取fallback，合并多源结果提升准确度和鲁棒性。
• 调用Mistral OCR接口，若结果质量不佳，则自动fallback到OCR+LLM二次提取，保证最低数据质量门槛。
• 支持多字段智能合并（如总金额、币种、供应商信息等），避免单一模型遗漏或错误导致数据缺失。
• Gemini 2.5 Flash多模态特性允许结合图像和文本做校对，进一步提高最终文本准确率。
• 可结合多模型与流水线逻辑，但需权衡复杂度与成本。
• 可使用现成成熟API服务，如 extract.wellapp.ai 或 digi.costpocket.com ，以快速上线并获得稳定性能。
• 另外，dots.ocr（Hugging Face上的多语言文档解析模型）也适合需要统一布局检测与文本识别的场景。
总结：最佳实践是多模型结果融合+智能fallback机制，结合自身业务需求选择开源方案或商业API。这样既保证数据质量，也兼顾效率与易用性。
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