文档处理与外部系统交互是企业级 AI 应用开发的高频需求，JBoltAI 通过专业化的功能设计，让这些复杂任务变得简单可控，大幅提升开发效率。
文档处理能力覆盖多格式文件的全生命周期管理。在文件导入环节，JBoltAI 支持 PDF、Word、Excel、PPT 等十余种常见格式，同时能处理图片、音频等多媒体文件。对于网络文档，通过 Html 内容提取功能可精准获取网页文本，并自动转换为 markdown 格式便于后续处理 —— 这在行业报告抓取场景中尤为实用，开发者无需编写复杂的爬虫，即可将竞品分析、政策解读等网页内容导入系统。
文档拆分功能解决了 “长文档处理” 的痛点。它支持按字数、章节或自定义规则拆分文档，同时可设置重叠区域（如前后 50 字重复）确保内容连贯性。在处理长篇合同（动辄数百页）时，合理拆分既能满足大模型的输入长度限制，又能保证条款上下文的完整性。律所的合同分析系统通过该功能，将合同拆分为 “当事人信息”“付款条款”“违约责任” 等模块，后续检索与分析效率提升 50%。
OCR（光学字符识别）功能实现了图片文字的精准提取。无需依赖第三方服务，JBoltAI 内置的识别引擎支持多语言、复杂背景的文字识别，适用于扫描件、截图等场景。在发票管理系统中，OCR 可识别发票上的金额、日期、发票号等关键信息，结合 text2JSON 功能转换为结构化数据，自动录入财务系统，错误率低于 3%，大幅减少人工录入成本。
文档向量化是实现语义检索的基础。JBoltAI 支持十余种 Embedding 模型，能将文本转换为高维向量，捕捉语义信息。在文献管理系统中，通过比较论文摘要的向量相似度，可快速找到研究方向相近的文献；对于用户输入的查询（如 “查找关于人工智能伦理的论文”），系统能将查询转换为向量，与文献向量比对，返回最相关的结果，检索精准度较传统关键词检索提升 40%。
FunctionCall 机制是 JBoltAI 实现 “大模型与业务系统交互” 的核心。它允许大模型根据用户需求自动调用预设的接口或函数，获取实时数据或执行特定操作。在天气查询应用中，当用户询问 “明天北京的天气” 时，大模型会触发 FunctionCall 调用天气 API，获取实时数据后生成自然语言回答；在股票查询场景中，调用金融接口获取实时行情，结合大模型分析给出简单解读。
FunctionCall 的实现包含三个环节：函数注册（开发者定义可供调用的函数及参数）、意图识别（大模型判断是否需要调用函数及调用哪个）、结果处理（将接口返回数据传入大模型生成最终回答）。这一机制使 AI 应用突破了静态知识库的限制，能处理需要实时数据的场景，如物流跟踪、库存查询等。
电商平台的实践显示，基于 FunctionCall 机制开发的 “智能订单助手”，可自动调用订单系统、物流平台接口，为用户提供实时订单状态，问题解决率提升 70%，人工客服压力减少 50%—— 这正是文档处理与 FunctionCall 能力协同价值的体现。
