从“脏”文档到数据资产，数据清洗已成为AI时代企业“必修课”

自今年年初开始，国内各个大模型厂商纷纷发力，时不时就推出自家大模型的新版本，让人眼花缭乱。 但对于不断变强的大模型而言，投喂任何的数据信息，AI都可以全部理解了吗？ 非也， 在“卷”AI大模型能力的背后，各家厂商其实是在竞争“高质量数据”这一硬通货。

而如何提升数据质量呢？关键就是文档解析。这是文档处理的第一步，可以将人类可读信息转化为机器可处理数据，便于机器阅读、理解和思考。可是根据调研机构Epoch AI预测，人类制作产生的公开文本总量约为300万亿个Token，而大语言模型会在2026年至2032年间将这些数据消耗殆尽。

来源：Epoch AI

在文本总量有限的前提下，文档解析工具成为提升数据质量的关键环节，帮助我们突破大模型的能力上限——毕竟AI表现的天花板，直接取决于输入数据的质量。同样，在实际业务场景中，高质量数据语料也深刻影响着工作效率。因此，如何选择高效的文档解析工具就成了重中之重。

一、一个专门为LLM下游任务设计的文档解析引擎

TextIn是一款专注于复杂文档解析的垂直AI工具。它可以识别文档或图片中的文字信息，将文档解析为大模型阅读友好的格式（例如Markdown和Json），并按常见的阅读顺序进行还原。同时，TextIn可以按语义个性化提取关键信息，避免全文处理，准确清洗出文档内核心内容。TextIn文档解析可以赋能如知识库搭建、文档审核，文档翻译等LLM下游应用场景。

二、TextIn的关键特性

不同于传统的OCR工具，TextIn文档解析展现出以下多个优势：

✔ 多类型文档支持：支持PDF、Word、DOCX、常见图片（jpg/png/webp/tiff）、HTML 等多种文件格式解析。

✔ 多元素信息提取：一键即可识别版面，分离文字、表格、标题层级、公式、手写字符、图片信息。

✔ 复杂语料清洗：高效清洗非结构化数据，准确提取核心内容。支持对于复杂文档的分段处理，过滤噪声数据，保留重要语料。

✔ 识别文档范围全面：具有各类常见文档的识别解析能力，对于真实世界中的复杂表格识别做了专项优化。支持跨行合并、嵌套表格、带注释的复杂表格的解析，表格处理能力强大。

✔ 大模型问答&可溯源：接入DeepSeek等多款大模型，可在线直接完成文档解析并无缝进行大模型问答，支持大模型回答原文定位，溯源大模型思考过程和参考依据，减少大模型幻觉产生。

✔ 速度快稳定度高：100页文档搞定仅需1.5秒，单日数百万级调用量，成功率可达99.99%，为企业级用户提供高效、稳定的使用体验。

三、总结及未来展望

当前，在数据输入阶段给大模型输入高质量语料，已成为生成式AI领域提升大模型性能和用户使用体验的优先选择。如果你也在寻找一个可以处理非结构化文档，并且清洗出核心重要内容的工具，那么TextIn可以成为你的文档解析引擎。

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