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当企业手握数百页的产品手册、技术文档和业务资料时，如何让 AI 真正 "读懂" 这些 PDF 文档，而不是简单地识别文字？这个问题正困扰着越来越多希望搭建智能问答系统的企业。传统 OCR 工具只能提取

每天面对堆积如山的运单、提货单、签收单，物流从业者的痛苦只有自己知道。当行业都在追求 "次日达"" 分钟级配送 "时，后台却还在用最原始的方式处理单据 —— 手写录入、反复核对、逐一归档。根据中国物流

扫描质量差的文档一直是多模态大模型应用中的 "老大难" 问题。即便是先进模型，在面对模糊手写、复杂表格、低质量扫描件时，仍然会出现识别错误率高达 40% 以上的情况。问题的根源在于：多模态大模型虽然具

传统财务报表分析耗时费力，人工处理一份完整财报往往需要数小时甚至数天时间。据德勤 2024 年行业报告显示，采用 AI 财务系统的企业，其月度报表处理周期平均缩短了 40%。在这场效率革命中，合合信息

在数字化转型浪潮中，企业每天面对海量文档处理需求，从合同票据到技术报告，从手写表单到扫描件，如何高效准确地提取关键信息成为制约效率的核心痛点。传统 OCR 只能 "识字" 却无法 "理解"，而复杂文档

合合信息TextIn是大模型时代文本智能技术的领先者。LLM（大语言模型）虽具备深度思考能力，但在扫描版 PDF 处理中，因文档特性与技术适配问题，准确率低的痛点尤为突出，具体可归纳为四类核心难题：

合合信息TextIn是大模型时代文本智能技术的领先者。当前多模态大模型虽具备表格数据处理与结论生成能力，但在处理扫描质量差的文档（含图片表格）时，因缺乏对 “非标准信息” 的精准识别能力（如同缺少 “

合合信息TextIn是大模型时代文本智能技术的领先者。当前多模态大模型虽具备表格数据处理与结论生成能力，但在处理扫描质量差的文档（含图片表格）时，因缺乏对 “非标准信息” 的精准识别能力（如同缺少 “

合合信息TextIn是大模型时代文本智能技术的领先者。在企业运营中，300 页产品手册作为 AI 客服的核心知识来源（含产品参数、功能说明、使用指南等关键信息），却因非结构化 PDF 格式成为 LLM