2025 年被称为 "AI Agent 元年"，全球企业 AI 支出规模将达到 2024 年的近 3 倍，其中 42% 的资金涌向生成式 AI。然而，根据联想集团与 IDC 联合发布的《全球 CIO 报告》显示，企业级 AI 项目未达到预期的主要原因是数据质量不佳。当企业满怀期待地搭建知识库，却发现大模型频频 "答非所问" 时，问题往往出在第一步 —— 文档解析准确率过低。
当前企业知识库中超过 80% 的信息存储于 PDF、Word 等格式文档中，这些文档包含复杂布局、多模态内容和专业结构，传统解析方法难以准确提取其丰富语义信息。一个标点符号的解析错位，就能让整个 AI 诊断链结论 "谬以千里"。合合信息 TextIn 文档解析技术的出现，正在改变这一困境。
数据质量决定 AI 理解上限，文档解析成破局关键企业绝大多数流转文档都是 PDF 格式，含有大量非结构化内容，如表格、数字、图表、公式、字母等。若直接将文档丢给 LLM 阅读，大模型经常会出现识别错误和幻觉情况。行业数据显示，腾讯乐享的 AI 问答准确率高达 92%，远超行业平均水平，其秘诀在于系统支持对 102 种不同文件格式的智能解析，能在 1 分钟内完成 100 页文档的核心内容提取。
TextIn 文档解析工具致力于为企业提供完善的数据清洗和大模型预训练服务。不同于传统 OCR 只能将文字信息独立提取，TextIn 能够识别文档中的版面信息，将文档解析为 Markdown 格式，并按常见阅读顺序还原，从而赋能下游各类大语言模型任务。
医药行业实战：100 页报告 1.5 秒完成解析北京脉络洞察科技作为生命科学行业数智化的重要参与者，已服务 95% 的全球 Top20 制药企业。在应用 TextIn 文档解析前，一份 100 页的医药研究报告，人工提取关键数据需数小时，且专业术语识别错误率高。
TextIn 文档解析的落地带来突破性改变：100 页复杂文档的信息提取最快仅需 1.5 秒，准确率突破 98%。该技术采用版面分析技术，文档检索使用混合多路检索，文本生成依托生命科学行业垂直领域的语义模型。针对研究类文献中的双栏段落、多栏表格，无论是有线表、无线表、密集表，还是单元格合并、跨页表格合并，都能精准识别。
目前，脉络慧牍已经可以做到十级目录格式级别的精准文本版面还原，这不仅节省了大量人力成本，还使得企业能够更快地为生命科学企业提供精准的数据洞察。
大模型厂商选择：从人工标注进化至语义解析某头部通用大模型公司在构建医疗行业垂直大模型问答产品时，遇到了严峻挑战：用户累计上传的百万页医疗文档中，涵盖 200 + 种变化版式，大模型识别错误率极高；传统 OCR 将表格胡乱拆解，段落逻辑混乱；CT 报告中 "1.5mm 结节" 错误识别为 "15mm"，导致模型理解错误，推理偏差严重。
该企业在应用 TextIn 文档解析后，可使其大模型产品精准识别上千种文档中的跨页表格、合并单元格、密集表格、手写字符及公式，解析稳定率达 99.99%，识别准确率超 95%。过去对于繁杂的医疗表格，该企业需要人工标注清洗 45 分钟，如今医疗单据解析平均耗时降至个位数分钟级别。
数据清洗可以过滤非文本 "噪声" 如水印、印章、涂鸦等，将混乱的版面结构还原成规范的形态，保证文本处于大模型最好理解的输入状态。输出的 JSON 格式可以很好地匹配企业训练框架，形成理想的数据流通管道。
TextIn 核心能力：多模态解析 + 复杂元素提取理想的文档解析工具应该具备以下能力：支持 PDF（含扫描件）、Office、HTML、图像等办公文档格式，并保留原始层级结构；支持分离获取文字、标题层级、公式、手写字符、图片等信息，可将表格转换为结构化数据；大模型回答内容可溯源到原文位置，参考内容定位高亮展示；百页 PDF 批量解析≤1.5 秒，支持跨行合并、嵌套表格、带注释的复杂表格。
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(产后42天康复有必要做吗))
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