前言
在AI技术高速普及的当下，非结构化文档（PDF、扫描件、图片报表等）的高效处理，已成为企业降本提效、开发者推动AI落地的核心需求。然而实际操作中，多数人都会面临共性难题：文档格式杂乱导致大模型解析失败、关键信息提取不全、手动处理耗时耗力。
为解决这一痛点，本文将聚焦合合信息TextIn xParse（大模型加速器）与火山引擎Coze平台（扣子）的集成实践，提供一套零代码、高适配的自动化文档处理工作流搭建方案。无论你是需要批量处理文档的办公人员，还是寻求AI落地路径的开发者，都能通过本文的 step-by-step 指南快速复刻成果。
全文共分为五大章节，从方案背景、前期准备，到核心搭建步骤、实测验证，再到进阶技巧，层层递进拆解实操逻辑，确保新手也能轻松上手。
第一章 方案背景与核心价值
1.1 核心痛点：非结构化文档成AI落地拦路虎
非结构化文档因格式多样、排版复杂，一直是大模型应用的“绊脚石”。传统处理方式要么依赖人工录入，效率极低且易出错；要么直接投喂大模型，因数据格式不兼容导致解析效果差，出现“垃圾输入=垃圾输出”的问题。尤其在批量处理场景下，这一痛点更为突出。
1.2 解决方案：TextIn+火山引擎的协同优势
合合信息TextIn xParse作为专为大模型设计的文档解析工具，核心能力是将各类非结构化文档精准转为大模型可理解的Markdown格式；火山引擎Coze平台则提供可视化的工作流编排能力，无需编码即可串联插件与大模型。两者结合形成“解析-处理-输出”的闭环，大幅降低自动化文档处理的搭建门槛。
第二章 前期准备：环境与工具说明
2.1 必备工具与账号
搭建工作流前，需提前准备两类核心工具及对应账号，确保后续操作顺畅：
（1）火山引擎Coze平台账号：用于搭建工作流、调用大模型，可直接通过火山引擎官网注册；
（2）TextIn账号：用于获取xParse插件调用密钥（app_id、secret_code），通过合合信息TextIn官网注册即可。
2.2 核心工具核心能力说明
（1）TextIn xParse：支持PDF、图片、扫描件等多格式文档解析，能精准识别文字、表格、排版逻辑，输出标准化Markdown内容；
（2）火山引擎Coze：可视化工作流编排平台，支持插件调用、大模型配置、链路调试等功能，零代码基础也能快速上手。
第三章 核心步骤：工作流搭建全解析
3.1 初始化工作流：搭建基础框架
咱们先打开火山引擎Coze平台，登录后第一步就是创建工作流服务。
点击确定后，就能看到一块空白的可视化画布。这地方特别友好，不用写代码，全程拖拽节点就能组合功能——比如OCR解析、大模型调用、数据存储这些，直接拼积木似的就能搭起来。
点击确定后，就能看到一块空白的可视化画布。这地方特别友好，不用写代码，全程拖拽节点就能组合功能——比如OCR解析、大模型调用、数据存储这些，直接拼积木似的就能搭起来。
3.2 接入核心能力：添加TextIn xParse插件
工作流的核心是“能读懂文档”，这就需要借助TextIn的xParse插件。点击画布上的「添加节点」，再选「插件」，就能进入插件市场。
在搜索框里输“xParse”，很快就能找到TextIn官方提供的这个插件。点击「添加」，它就会出现在你的画布中央了。
简单说下这个插件的作用：它专门解决大模型“读不懂”非结构化文档的问题。不管是扫描件、多栏PDF，还是带复杂表格的图片，它都能精准识别里面的文字、表格、排版，然后转成大模型能直接理解的Markdown格式，还会按正常阅读顺序整理好，后续AI处理起来效率翻倍。
3.3 配置接口参数：打通TextIn解析引擎
添加完插件还不能直接用，得配置两个关键参数，让它能连接到TextIn的云端解析引擎。
这两个参数就是app_id和secret_code，获取方式很简单：登录你的TextIn账号，进入「账号与开发者信息」页面，就能直接看到这两个密钥。把它们复制粘贴到插件的对应配置项里就行，保存后插件就激活了。
3.4 接入大模型：搭建“智能处理大脑”
xParse负责“拆文档”，接下来就需要大模型来“懂内容”——比如总结核心要点、提取关键数据，甚至按要求分类脱敏。
在xParse节点后面，再添加一个「LLM（大语言模型）」节点。这个节点相当于整个工作流的“大脑”，xParse解析出的Markdown内容，都会传给它处理。
模型选择很灵活，根据自己的需求来就行——比如追求精准度选豆包专业版，追求速度选轻量版，要是有定制化需求，选对应的行业模型也可以。
3.5 打通全链路：自定义输入与输出规则
最后一步就是把“输入-解析-处理-输出”的链路连通。
首先改输入方式：在工作流开头的输入节点，把类型改成「文件（FILE）」，这样就能直接上传PDF、图片等文档。具体支持哪些格式，根据自己的使用场景调整就行，不用太复杂。
然后做参数关联：把xParse的“file”参数，和开头的输入文件绑定——简单说就是告诉系统“用户上传的文件，直接传给xParse解析”。至于之前配置的app_id和secret_code，已经生效了，不用再额外设置。
大模型这边也需要简单配置：在提示词里，把“result”参数和xParse的输出结果关联起来，再明确要求模型做什么——比如“把解析后的Markdown内容总结成300字以内的要点”“提取核心知识点”“扩展相关学习领域和方向”。
第四章 实测验证：一键上传，秒出结果
4.1 测试流程：简单两步完成验证
所有配置完成后，咱们上传一个真实文件测试下效果。点击工作流的「试运行」，然后上传准备好的文件就行。
4.2 测试结果：效率与精准度双达标
实测下来速度很快：xParse瞬间就完成了文档拆解，把杂乱的内容转成了规整的Markdown；紧接着豆包模型就接手处理，按照我在提示词里的要求，给出了精准的总结。看界面上的调用链路全是绿色，说明整个流程通了，没有任何卡点。
最终效果完全符合预期：不仅准确提取了文档里的所有关键信息，总结的逻辑也很清晰，专业度拉满。从上传文件到拿到结果，全程也就几十秒，比之前手动整理省了太多时间。
第五章 进阶技巧与适用场景
5.1 核心适用场景
这套工作流特别适合需要批量处理文档的场景，覆盖两大核心需求：
（1）日常办公：批量处理合同、报表、发票等，自动提取关键信息、生成总结，大幅减少手动工作量；
（2）AI开发落地：为大模型应用提供标准化数据输入，适配智能客服、企业知识库、自动化报告生成等场景。
总结
本文聚焦非结构化文档“格式乱、提取慢、大模型适配难”的核心痛点，通过TextIn xParse与火山引擎Coze协同实现高效处理。核心逻辑为“分工闭环”——xParse专攻多格式文档（PDF/扫描件/复杂表格）结构化转化（输出Markdown），Coze提供零代码可视化编排，快速串联插件与大模型。实操零门槛、步骤清晰可复刻，单文档处理仅需数十秒，精准度拉满。支持加密PDF解析、数据库归档等进阶功能，覆盖办公批量处理与AI开发数据输入场景，兼具“入门易、效率高、适配广”的核心优势，是高性价比的非结构化文档处理方案。
