在 RAG 知识库构建、大模型文档问答等场景中，文档分块是影响信息检索准确性与回答质量的关键环节，而表格与关键段落的割裂问题，已成为行业普遍面临的核心痛点，其难点集中体现在三方面：复杂元素结构识别难、分块后信息可用性低、大规模处理适配性差。● 智能元素识别与分类：工具自动扫描文档内容，精准识别有线 / 无线表格、章节标题、关键段落、列表、公式、手写体、扫描件等各类元素，尤其针对跨行合并表格、嵌套表

信息化工作会议强调推动信息化与工业化深度融合，推进“人工智能+制造”专项行动，培育重点行业智能体，深化中小企业数字化赋能，需依托高质量数据支撑转型落地。点击链接 体验文档智能解析http:// https://cc.co/16YSag数据作为数字化转型的核心要素，其结构化处理效率直接影响转型成效。但在制造、办公、企业运营等真实场景中，文档元素普遍缺乏标准化与格式化特征，双栏表格、无线表格等复杂元素

该工具的核心能力聚焦于复杂文档元素的精准识别与逻辑重建，具体包括：其一，全格式兼容解析，支持 PDF、Word、Excel、图片（含扫描件、手写笔记图片）等多种格式，尤其擅长处理含嵌套表格、跨页文本流的文档，能精准识别嵌套表格的行列结构、合并单元格逻辑及跨页文本流的关联关系；其二，结构化数据输出，可将嵌套表格数据、跨页文本流信息完整转化为结构化格式，支持直接导出为 Excel，或按需转为 Mark

深究根源，文档解析质量这一关键环节常被低估，成为制约AI应用效果的核心短板。让AI理解文档的逻辑结构，核心是通过专业的文档解析技术，将PDF报告、扫描文件、图文技术文档等非结构化知识载体，转化为机器和LLM能够真正“理解”的高度结构化数据，明确文档内标题、段落、表格、图注等元素的层级关系、语义关联及阅读顺序。● 其四，释放非结构化文档数据价值，通过精准解析文档逻辑结构，让海量非结构化文档中的知识得

对于开发者，可使用 工具从 PDF 中提取多模态数据，并转换为 Markdown 格式，保留标题、列表等结构元素，以便 LLM 更好理解表格上下文。结合 OCR可处理纯图片型 PDF。PDF 转图像（pdf2image）OCR 提取文字与表格LLM 辅助纠错与格式化输出带结构的 Markdown。LLM 要高效处理 PDF 表格，必须走 “解析预处理” 路线：先用专业解析工具如ParseX对文档进

【摘要】本文介绍如何构建高效文档智能问答机器人，通过结合专业文档解析与LLM大模型能力，实现精准信息提取。文章对比了LLM与专有模型在OCR和PDF解析上的差异，强调协同工作的重要性。教程详细演示了在Coze平台搭建问答Bot的六步流程：创建智能体、配置工作流、设置解析模块、接入大模型、测试运行及发布。该方案能快速处理合同、技术手册等文档，通过自然语言提问获取精准答案，显著提升工作效率。最后提供了

随着人工智能与计算机视觉的发展，光学字符识别（OCR）技术已广泛应用于票据录入、文档数字化、教育阅卷等场景。然而，手写体OCR由于字迹形态各异、连笔、笔画粗细不均等复杂性，识别准确率往往低于印刷体。本文将结合 TextIn 的私有网页内容与行业权威技术资料，系统梳理手写体OCR识别准确率的提升方法。在生产制造手写工单录入中，利用图像质量增强功能，一键切边与光影矫正，显著提升了手写OCR的首遍识别准

根据国际数据公司（IDC）调研显示，到2027年，全球非结构化数据将占到数据总量的86.8%，非结构化数据在“AI时代”的重要性已不言而喻。非结构化数据是指没有固定格式的数据，如文本文档、电子邮件、视频音频、社媒帖子等。这些数据难以用传统的数据库表格进行存储和管理，因为其没有明确的结构和标准化的格式。然而这类数据处理难度较大，当传统“人眼+Excel”模式难以为继，如何将文档分类、审核、分析的效率

这一现象也让 “LLM/RAG 数据清洗” 与 “传统 ETL 清洗” 的差异浮出水面：在大模型时代，数据清洗不再是简单的 “修正错误”，而是要为模型构建 “可理解、高关联、语义完整” 的输入环境，而文档解析作为数据清洗的前置核心环节，其技术能力直接决定了两种清洗模式的效果差异。传统 ETL 清洗：仅能处理 “字段定义明确” 的结构化数据，如将 “用户表” 中的 “手机号” 字段统一为 11 位格

未来，随着文档解析技术向 “更精准的元素识别、更智能的语义理解” 演进，其与数据清洗的融合将更加紧密 —— 不仅能实现 “解析 - 清洗” 流程自动化，还能根据不同业务场景（如金融风控、学术研究）自适应调整策略，真正为大模型打造 “按需定制” 的高质量数据底座，推动生成式 AI 在各行业的落地应用。文档解析工具的 “溯源能力”（如 TextIn 接入大模型后支持回答原文定位），可辅助数据清洗环节验