Estratégias para extrair dados de PDFs em grandes volumes sem perder performance

Nos últimos tempos, lidar com volumes enormes de PDFs virou um desafio real na produção. Ferramentas de OCR como Tesseract simplesmente não dão conta do recado quando a quantidade sobe para dezenas de milhares de arquivos. Além do tempo de processamento, a complexidade aumenta na hora de focar em regiões específicas do documento, especialmente com páginas carregadas de imagens.

No meu time, buscamos alternativas como o uso de bibliotecas de parsing de PDF mais otimizadas e até a geração de schemas específicos para extrair só o que interessa. Também estamos avaliando estratégias de pré-processamento para reduzir o volume de dados a serem processados, como conversão para formatos mais leves ou filtragem de páginas irrelevantes. A decisão fica mais saudável quando o time consegue medir o impacto depois.

A vantagem de separar essas etapas é que dá pra escalar melhor e evitar gargalos. Mas, claro, cada solução tem tradeoffs em termos de custo, complexidade e precisão. Como vocês têm lidado com esse tipo de desafio? Alguma dica que ajudou a acelerar o processamento sem perder qualidade na extração? Sem esse critério, a solução pode parecer simples no começo e cara no suporte. O valor aparece melhor quando operação, produto e engenharia olham para o mesmo risco. Por isso, o recorte precisa considerar manutenção, validação e caminho de volta.