TextIn具备先进的版面分析技术，能够准确还原复杂扫描文件，无论是多栏文本还是带有图表的内容，TextIn都能实现清晰稳定的输出。但在实际应用中，企业有大量数据在PDF、扫描件、图片、网页等非结构化文档中，这些多来源、多格式、多版式布局的非结构化数据，很难被大模型准确解析，从而引发大模型生成式答案幻觉。TextIn是一款专注于文档解析的工具，它能够快速、准确地解析各种格式的文档，包括 PDF、W

随着OCR（光学字符识别）、文档版面分析（DLA）、自然语言处理（NLP）及多模态AI技术的成熟，企业正借助这些工具快速、准确地处理海量非结构化保单数据。利用深度学习进行实体识别、数值提取，并引入置信度评估机制，对复杂理赔资料等进行全面信息捕获与可信度分析，减少漏抽与误抽。OCR技术是自动化保单信息提取的基础，可将纸质或电子保单图像转化为可编辑、可搜索文本，并进一步结构化输出。深度学习时代：CNN

当大语言模型遇上长文本处理，一场关于“理解力”的技术较量正在上演。GPT-4o的上下文窗口达到12.8万个token，Kimi更是突破200万token，但窗口越大，算力消耗就越高，响应延迟越明显。更棘手的是，即便模型能“吞下”海量文本，也未必能真正“消化”——上下文衰减、信息过载、文本解析错误等连锁问题，正让企业的AI应用陷入“看得多却答不准”的尴尬境地。TextIn xParse作为专业文本解

它核心在于突破传统 OCR 工具的局限，通过专属算法实现对文档结构逻辑、内容顺序的精准识别，将非结构化信息转化为结构化格式（如 Markdown、JSON 等），同时支持灵活输入输出、内容溯源与交互，满足用户高效提取信息、批量处理文档的需求，尤其适用于解决复杂文档解析难题。使用 TextIn 文档解析，可通过 API 调用或本地部署方式，一次性上传万页以上报表，3 天内完成全量解析，生成结构化表格

当企业投入大量成本部署多模态AI模型，期待它能快速处理海量文档时，却发现模型频繁“脑补”出表格中根本不存在的数据——这种被称为“幻觉”的现象，正在成为阻碍企业数字化转型的隐形杀手。根据阿里巴巴达摩院与新加坡南洋理工大学的联合研究显示，当前多模态大模型在复杂文档理解任务中普遍存在准确率不足的问题，即使是表现最优的Gemini 1.5 Pro，在真实场景测试中准确率也仅为48%。更令人担忧的是，在涉及

一个接口，即可支持PDF、Word（doc/docx）、常见图片（jpg/png/webp/tiff）、HTML 等多种文件格式，识别文档中的文字段落、表格、标题层级、公式、手写字符、图片信息等元素信息，将文档解析为Markdown格式，并按常见阅读顺序进行还原，统一输入与输出。同时，TextIn文档解析近期上线的“图表解析”功能，更是进一步解决了金融研报、市场分析材料、学术论文等类型文档中，柱状

TextIn作为一款文档解析工具，不是简单的OCR，也不是普通的PDF转Markdown工具，而是一个专为LLM定制的通用文档解析服务，在多项测试中，它表现稳定，尤其像是手写体内容，TextIn都能精准的识别出来。如上图所示，仅需告诉TextIn你所需要的信息有哪些，即使名称与原文档中条款不一致，AI也能自动理解，完成信息抽取，一键录入企业内部系统。TextIn文档解析具备强大的图像处理与文字识别

基于内部资料进行精准、可溯源的回答

简单来说，文档解析（Document Parsing）的作为AI文档处理产品的核心任务，就是将 PDF 文件、扫描图像或照片等载体中的非结构化数据，自动转化为计算机系统能够直接理解和处理的结构化数据，是一个信息提取和组织的智能化过程。TextIn团队对于OCR和文档解析技术有着深厚且长久的研发历史，TextIn的文档解析工具能够识别文档中的所有信息，将文档解析为Markdown格式，并按常见的阅读

当企业投入重金部署大语言模型却发现 AI 客服答非所问时，问题往往不在模型本身，而在于它吃的数据质量。一个被行业严重低估的事实是：专业文档解析工具与 LLM 的结合，正在成为企业知识库建设的分水岭。合合信息旗下的 TextIn xParse 等工具的出现，让这个曾经困扰无数企业的难题有了破局之道。