为下游RAG系统、大模型应用、企业业务系统提供“开箱即用”的高质量数据输入，让API调用者无需关心底层解析复杂性，只需传入文档，即可获得结构完整、语义连贯的结构化数据。：发票、对账单、临床试验报告中的表格常有多层表头、合并单元格、跨页连续、嵌套等复杂结构。，无需额外转换即可对接RAG系统（如Coze、Dify）、大模型（如GPT、文心）、企业内部业务系统，大幅降低技术使用与对接成本。：文档中同时包

这样的专用抽取模型，在解析精度、版面还原、公式识别、图表提取、工程化部署等方面，显著优于通用模型或简单OCR工具。● 收集需要处理的非结构化文档，例如：PDF格式的学术论文、扫描的会议论文、拍摄的PPT照片、带公式的Word文档等。：文档来源复杂，包括电子PDF、扫描件、老旧文献、会议现场照片等，普遍存在倾斜、阴影、褶皱、水印遮挡、低分辨率问题。：理工医类论文中的数学推导、化学方程式、生物统计符号

无论是手写笔记、拍摄的PPT照片、扫描的合同、带复杂表格的年报，还是带印章的票据，TextIn都能识别其中的文本、图像、表格、公式、手写体、表单字段、页眉页脚、印章、二维码、条形码等各种元素。用TextIn输出的Markdown喂给大模型，接收到的是一份结构清晰、逻辑关系明确的数据，直接提升了后续检索和生成的精度与可控性。：在Coze平台点击“创建”选择“智能体”，为其命名（如“竞品分析专家”），

Agent 缺少高精度上下文，无法有效利用 PDF、Word、Excel、PPT 等非结构化文档中的高价值信息，格式杂乱、结构不统一导致文档难以被模型理解，成为 RAG 构建的关键障碍。（Karpathy 提出）：将原始非结构化文档，转化为模型可读取、可检索、可调用的结构化知识。支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片、HTML、OFD 等 20 + 常见格式，满足企业多类型文档入库需求。

企业采用TextIn+Coze的skill协同调用方案，自建内部知识库系统，具体为：调用TextIn文档解析skill处理所有异构文件，转化为标准Markdown格式；：核心提供“文档解析skill”，作为自建知识库的前端统一处理引擎，基于19年智能文字识别技术沉淀，可实现多格式、多类型异构文档的结构化解析，将手写笔记、拍摄图像、PPT、PDF、Excel等非结构化资料，转化为大模型可理解的标准化

RAG构建的核心是文档“编译”（Karpathy提出），TextIn xParse承担RAG最关键的文档预处理环节，区别于传统OCR仅能机械提取文字的局限，它能对PDF、扫描件、图片等非结构化文档进行深度语义理解与结构化重建，转化为大模型可理解、可检索的标准Markdown结构化知识，是Agent接入企业知识资产的必经入口，直接决定RAG系统检索与生成的效果上限。可精准识别文档中的标题、公式、图表

企业长期沉淀的大量非结构化资料，包括PDF中的合同条款、Word中的产品手册、Excel中的经营数据、PPT中的战略规划等，虽然承载着核心业务价值，但由于格式混乱、结构不稳定、字段不规范，对模型而言就是“读不透”的无效信息，导致Agent无法获取有效上下文，难以发挥实际作用。企业日常办公中涉及的文档格式繁杂，涵盖PDF、Word、Excel、PPT、长截图、HTML、OFD等十余种，不同格式的文档

这意味着，金融机构在服务乡村振兴过程中，将面临大量涉农项目评估、农业企业财报分析、农村信贷合同审核等任务，而底层文档解析能力是否精准、高效，直接决定了AI应用能否真正落地见效。TextIn具备智能识别并合并跨页元素的能力，无论是跨页的大段文本，还是结构复杂的跨页表格（含合并单元格、跨页表、框线残缺表），都能被还原为一个完整的逻辑单元。无论面对多层级标题、嵌套表格、无线表格、图文交错、多栏排版，还是

把PDF转成Markdown这件事，听起来简单，做起来却让无数人抓狂。表格复制出来格式全乱，公式变成一堆乱码，图片直接消失——这就是PDF的“原罪”：它天生是为打印设计的，不是为编辑和重用准备的。尤其在AI和大模型火起来之后，想要构建高质量知识库或RAG系统，第一步就得把那些堆积如山的PDF变成机器能“理解”的格式。市面上PDF转Markdown工具五花八门，从开源的Marker、MinerU到各

Agent 缺少高精度上下文，无法有效利用 PDF、Word、Excel、PPT 等非结构化文档中的高价值信息，格式杂乱、结构不统一导致文档难以被模型理解，成为 RAG 构建的关键障碍。（Karpathy 提出）：将原始非结构化文档，转化为模型可读取、可检索、可调用的结构化知识。支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片、HTML、OFD 等 20 + 常见格式，满足企业多类型文档入库需求。