Feat: OCR 在 PyTorch 上的并行加速

[xerrors]

#️⃣ 您的功能请求是否与某个问题相关？请描述。

目前的 OCR 基于 rapidocr_onnxruntime 推理引擎，只能在 CPU 上使用，这样固然方便项目的部署与使用，但在大量数据处理的时候会出现问题。

#️⃣ 描述您期望的解决方案

对于 OCR 部分考虑使用目前成熟的端到端 PDF2TXT 的解决方案，比如 MinerU

#️⃣ 附加背景信息

from rapidocr_onnxruntime import RapidOCR

class OCRPlugin:
    """OCR 插件"""

    def __init__(self, **kwargs):
        self.ocr = None
        self.det_box_thresh = kwargs.get('det_box_thresh', 0.3)

    def load_model(self):
        """加载 OCR 模型"""
        logger.info(f"加载 OCR 模型，仅在第一次调用时加载")
        model_dir = os.path.join(os.getenv("MODEL_DIR", ""), "SWHL/RapidOCR")
        det_model_dir = os.path.join(model_dir, "PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_det_infer.onnx")
        rec_model_dir = os.path.join(model_dir, "PP-OCRv4/ch_PP-OCRv4_rec_infer.onnx")
        assert os.path.exists(model_dir), (
            f"模型文件不存在，请下载 SWHL/RapidOCR 到 {model_dir}，"
            "并确认是否在 docker-compose.dev.yml 中添加 MODEL_DIR 环境变量"
        )
        self.ocr = RapidOCR(det_box_thresh=0.3, det_model_path=det_model_dir, rec_model_path=rec_model_dir)
        logger.info(f"OCR Plugin for det_box_thresh = {self.det_box_thresh} loaded.")