可精准识别跨行合并表格、嵌套表格、双栏表格、无线图表、带注释表格等各类非标准化复杂表格的结构逻辑与内容顺序，同时可兼容识别文档中的章节、标题、列表、公式、手写体、扫描件等全要素信息，从根本上避免传统工具在复杂表格解析中出现的 “解析失败”“核心信息缺失”“数据错位” 等问题，保障解析结果的完整性与准确性。：99.99% 的高识别稳定率，让百万级文档解析几乎无错误，为下游 RAG 知识库构建、大模型

我国资产管理行业规模持续增长，但基金运营仍面临人工处理效率低下的挑战。合合信息推出基金文档智能处理解决方案，基于多模态大模型技术，覆盖合同管理、基金运营、基金托管和基金投顾四大场景。该方案通过智能识别、文档解析和自动化处理，实现合同要素抽取、单据处理、投资监督和投顾知识库构建等功能，显著提升运营效率和合规风控能力。已成功应用于多家头部金融机构，实现从文档到业务系统的全流程自动化。

合合信息推出的INTSIGDocFlow是一款AI驱动的文档自动化处理平台，通过智能解析、分类、抽取和审核功能，实现企业文档全流程数字化管理。该平台支持50+常见文档类型处理，具备图像增强、智能分类和精准抽取等核心能力，可显著提升金融、贸易、供应链等行业的文档处理效率。DocFlow将业务逻辑内嵌系统，支持"零样本"抽取和跨版式复用，通过"AI审核+人工复核&quot

第三，场景适配价值：无论是RAG路径适配的高频知识更新场景，还是微调路径适配的固定深度场景，TextIn xParse均能为RAG路径提供全方位支撑，其解析能力覆盖金融、医保、科研等多领域，可精准处理各类非结构化文档，助力企业在选择RAG路径时，无需担心数据解析的痛点，同时契合当前各行业AI落地“轻量化、高效化、低成本”的主流需求，推动企业AI落地提质增效。核心概念2：模型微调，指基于基础大模型，

核心概念1：RAG（检索增强生成），核心逻辑是“检索+生成”的组合模式，需先从结构化的知识库中精准检索相关信息，再结合大模型自身能力生成答案，核心价值是激活企业及各行业私有文档的知识价值，解决大模型训练数据滞后、幻觉风险等问题，实现可溯源、高精度的智能问答与知识提取，适配医保监管、企业知识管理等多场景需求。核心概念2：文档解析，是RAG系统实现高效检索与精准生成的前置核心步骤，指将PDF报告、扫描

示例指令：你是一名资深的产品市场分析师。企业不再依赖复杂的技术开发，而是通过成熟的文档解析工具与知识库搭建工具，快速实现从非结构化资料到智能问答的全流程落地，覆盖制造业、财务、跨境贸易、金融等多个行业，其中交通银行、中国平安、华东医药等知名企业已实现规模化应用。落地方案：企业采用TextIn+Coze的工具组合进行知识库RAG开发，通过TextIn将所有异构文件解析为标准化Markdown格式，接

采购SaaS服务则无需企业自主研发，可直接复用第三方成熟的RAG及文档解析能力，快速落地应用、降低研发门槛，两种路径均可通过高质量文档解析提升RAG系统精度与效率，助力企业实现私有文档的高效利用与大模型的落地价值。在处理效率上，TextIn对100页PDF文档的在线解析速度快至1.5秒，同时支持大规模文档的批量离线处理，能在3天内高效完成500万页PDF的解析工作，适配企业海量文档处理需求，无论是

的两级处理架构，无需复杂的技术开发，即可解决企业异构资料碎片化、大模型无法精准理解内部文档的核心痛点，实现从非结构化资料到智能问答的全流程落地，核心聚焦两大关键环节：一是将手写笔记、拍摄图像、PPT、PDF等异构原始资料转化为大模型可理解的干净、结构化数据，二是构建能调用结构化知识库的智能体，实现基于上下文的精准、可溯源回答。创建智能体：在Coze平台点击「创建」，选择「智能体」；绑定知识库：在智

企业对于大模型访问私有数据、精准输出专业结论的需求日益迫切，但大模型本身存在的训练数据滞后、幻觉风险，以及企业私有文档非结构化的特性，成为落地难题。但RAG技术的应用效果受限于私有文档的“可理解性”：企业私有文档多以PDF报告、扫描件、图文技术文档、跨页表格等非结构化形式存在，传统OCR工具仅能机械提取文字，无法还原文档的标题层级、段落逻辑、表格结构及跨页关联，导致语义断裂的“原料”输入RAG系统

比起“AI能否理解”，大家更关注的或许是“AI能否被信任”——我们能否真的将判断权交给它？