TextIn智能文档云平台

在企业知识库、智能 Agent、RAG（检索增强生成）等多种 AI 应用中，PDF 文档尤其是包含表格、公式的复杂 PDF，常常成为 LLM（大语言模型）处理的难点。如何高效、精准地处理 PDF 表格

在人工智能的加速发展浪潮中，大模型（LLM）正在广泛应用于金融、教育、法律等多个行业。然而，复杂文档的处理一直是大模型落地的核心难题。本文将结合合合信息 Textin ParseX的前沿技术实践，并辅

在数字化办公和信息管理中，复杂表格的高精度识别是一项关键任务。无论是在金融、医疗，还是科研、政府等领域，表格中蕴含的结构化信息往往是业务决策的重要依据。然而，由于复杂表格格式多样、结构多变，传统 OC

在信息爆炸的时代，复杂 PDF 文档承载着合同、财报、科研论文、技术规范等多种关键信息。如何高效、精准地解析这些文档，不仅关乎数据处理效率，更直接影响企业的业务自动化与智能化水平。本文将结合业界最新技

随着大语言模型（LLM）在办公、科研、企业业务等领域的深度落地，“高质量数据输入决定模型性能上限” 已成为行业共识。当前，LLM 在 RAG（检索增强生成）、Agent 智能体、企业知识库构建等场景中

在真实办公场景中，文档元素普遍缺乏标准化与格式化特征，双栏表格、无线图表等复杂元素高频出现，这给文档解析工作带来了显著挑战。传统 OCR 工具在应对这类复杂文档时，能力短板尤为突出，主要体现在以下两方

当前大模型虽具备表格数据处理与结论生成能力，但在图片表格数据提取及格式转换场景中，仍面临三大核心痛点，直接影响数据处理效率与准确性：​ 手写内容识别误差大：企业办公、教育科研等场景中，大量手写笔记、手

LLM（大语言模型）虽具备强大的深度思考能力，但在处理非结构化文档时存在显著局限性，核心痛点集中在三方面：一是非结构化文档版式多样性，涵盖 Word、PDF、Excel、PPT、扫描件、线上云文档等多

在数字化时代，约 70%-80% 的企业数据以 PDF、扫描件、图像、合同、财报等非结构化形式存在。这类数据因格式多样、布局复杂、缺乏统一的结构化标签，难以直接被算法或大模型利用。然而，非结构化数据蕴