大模型识别目录内容需以版面结构信号为基，结合规则与版面理解模型高召回产出候选，再由大模型进行语义消歧、层级重建与锚点对齐，最终形成可导航的目录树并服务于RAG与检索；工程上通过OCR/原生解析、行块重建、编号规范化、树编辑与一致性校验完成端到端管线，以监控与人机协同确保质量，并以分层成本、缓存与长上下文优化延迟与开销；在选型上，国外文档AI与国内OCR/文档理解各具优势，应按准确率、长文能力、成本与合规四维评估，未来将趋向多模态长上下文融合、结构化引用默认化与更强的数据治理。

本文阐明让大模型读懂图纸的核心是“视觉几何+结构抽取+知识对齐+多步推理”的混合式技术路线，通过OCR/版面分析、矢量化与符号库匹配构建拓扑，再以多模态大模型配合工具调用与RAG对齐行业标准，实现可解释、可审计的工程语义理解；并给出数据与评测体系、部署与合规治理、最佳实践与未来趋势，强调证据优先与私有化合规的重要性。