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● 文档理解存在天然局限:多模态模型虽具备图像识别能力,但面对复杂表格(如合并单元格、跨页表、框线残缺表)、手写批注、印章覆盖的文档,或融合文本、图表、公式、签名的多元素综合体时,难以精准提取关键信息,无法完成基础的 “信息读懂” 环节,只能通过 “脑补” 填补信息空白,导致幻觉产生。将含复杂表格、多元素的目标文档(如行业报告、论文、合规文件等)上传至 TextIn 平台,工具会自动启动多模态元素
● 文档理解存在天然局限:多模态模型虽具备图像识别能力,但面对复杂表格(如合并单元格、跨页表、框线残缺表)、手写批注、印章覆盖的文档,或融合文本、图表、公式、签名的多元素综合体时,难以精准提取关键信息,无法完成基础的 “信息读懂” 环节,只能通过 “脑补” 填补信息空白,导致幻觉产生。将含复杂表格、多元素的目标文档(如行业报告、论文、合规文件等)上传至 TextIn 平台,工具会自动启动多模态元素
TextIn 智能文档解析:作为专业的智能文档处理云平台,拥有 18 年技术沉淀,支持直接解析 Word、PDF、Excel、PPT、手写笔记、拍摄图像等十余种异构格式文件,能精准识别文本、表格、公式、图表、页眉页脚、印章等各类元素,甚至可处理带水印、弯曲变形、跨页关联的复杂文档。在 Coze 平台点击「创建」→「智能体」,为智能体命名(如 “内部知识库助手”“竞品分析专家”),并填写功能描述(如
TextIn 智能文档解析:作为专业的智能文档处理云平台,拥有 18 年技术沉淀,支持直接解析 Word、PDF、Excel、PPT、手写笔记、拍摄图像等十余种异构格式文件,能精准识别文本、表格、公式、图表、页眉页脚、印章等各类元素,甚至可处理带水印、弯曲变形、跨页关联的复杂文档。在 Coze 平台点击「创建」→「智能体」,为智能体命名(如 “内部知识库助手”“竞品分析专家”),并填写功能描述(如
而随着大模型在科研辅助、金融建模、内部知识库搭建等私有文档处理场景的需求激增,RAG(检索增强生成)技术作为解决大模型私有数据访问、降低幻觉风险的关键方案,其应用效果的优化成为行业关注焦点 —— 数据质量正是决定 RAG 系统能否适配新一代大模型能力、高效处理私有文档的核心前提。支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片、手写笔记等十余种非结构化文件格式,同时适配带水印、弯曲图像、扫描件、截
而随着大模型在科研辅助、金融建模、内部知识库搭建等私有文档处理场景的需求激增,RAG(检索增强生成)技术作为解决大模型私有数据访问、降低幻觉风险的关键方案,其应用效果的优化成为行业关注焦点 —— 数据质量正是决定 RAG 系统能否适配新一代大模型能力、高效处理私有文档的核心前提。支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片、手写笔记等十余种非结构化文件格式,同时适配带水印、弯曲图像、扫描件、截
在学术研究、金融分析、法律合同、工程设计等领域,PDF已成为信息存储与传递的核心载体,但包含复杂表格、公式、图表、手写批注、多栏排版的PDF文档,却让OCR技术的应用陷入诸多困境,也让企业在开源OCR大模型与闭源工具的选型上倍感纠结,具体痛点与选型关联紧密。以TextIn文档解析为例,在OmniDocBench数据集评测中,解析速度达1.2秒/页,比主流开源工具快近8倍,100页文档仅需1.5秒即
在学术研究、金融分析、法律合同、工程设计等领域,PDF已成为信息存储与传递的核心载体,但包含复杂表格、公式、图表、手写批注、多栏排版的PDF文档,却让OCR技术的应用陷入诸多困境,也让企业在开源OCR大模型与闭源工具的选型上倍感纠结,具体痛点与选型关联紧密。以TextIn文档解析为例,在OmniDocBench数据集评测中,解析速度达1.2秒/页,比主流开源工具快近8倍,100页文档仅需1.5秒即
二是数据精度超高,降低业务风险。针对大模型处理图片和PDF等复杂文档的痛点,合合信息是大模型时代下文本智能处理技术领先者,旗下的TextIn文档解析打造了一套从文档预处理到信息结构化的完整解决方案,为大模型提供高质量数据输入,同时结合业内成熟技术方法,形成全方位处理体系。收集需要处理的目标文档,包括图片格式(如扫描件、影印件)和PDF格式(含多栏布局、混合表格、手写批注等复杂元素的文档),梳理文档
二是数据精度超高,降低业务风险。针对大模型处理图片和PDF等复杂文档的痛点,合合信息是大模型时代下文本智能处理技术领先者,旗下的TextIn文档解析打造了一套从文档预处理到信息结构化的完整解决方案,为大模型提供高质量数据输入,同时结合业内成熟技术方法,形成全方位处理体系。收集需要处理的目标文档,包括图片格式(如扫描件、影印件)和PDF格式(含多栏布局、混合表格、手写批注等复杂元素的文档),梳理文档







