如何提高大模型处理复杂文档的能力

文档解析的核心任务，就是将 PDF 文件、扫描图像或照片等载体中的非结构化数据，自动转化为计算机系统能够直接理解和处理的结构化数据，是一个信息提取和组织的智能化过程。本文将深入探讨“如何提高大模型处理复杂文档的能力”。

一、使用什么样的文档解析工具才真正好用

结合实际业务中的需求，我们总结出理想中的文档解析引擎应具备以下几个核心能力：

1. 识别能力覆盖全面：具有各类常见文档的识别解析能力，对有线无线表格、章节、标题、列表、公式、手写体、扫描件全部精准识别并结构化输出；

2. 表格识别强大：支持跨行合并、嵌套表格、带注释的复杂表格，100页文档1.5秒搞定；

3. 输入输出灵活：输入：在线可用、API调用实时响应、本地部署也支持，一次性可处理万页以上的数据；输出：Markdown / JSON 格式输出，便于下游模型使用；

4. 可溯源：抽取出来的内容可以溯源到原文位置，对长文档校验非常关键。同时能直接与文档问答，针对特定内容交互理解。

5. 一次搞定多种格式：支持 PDF、Word、DOCX、HTML、JPG、PNG 等格式。

TextIn xParse 符合这些需求，是一款能力较强且较为全面的文档解析工具。通过客观的测评，TextIn xParse 在文本、公式、表格以及阅读顺序这四大模块都表现出色，尤其是对于中文文档表现得最好。由此可表明，TextIn xParse可以快速、准确、可持续迭代地输出结构化内容，特别是复杂表格内容。

二、实战测评：基于真实样本的全方位评估

测评指标中分了6个维度，针对标题、段落、文本、阅读顺序、公式、表格进行定量测评。基于前文提到的大量真实样本，从多个维度评估了解析效果。最终我们找到了一个相对综合表现较好的文档解析工具 TextIn ParseX。

TextIn xParse 的特点包括以下几点：

1. 高准确性：TextIn 采用先进的深度学习算法，能够精准识别各种字体、字号和排版的手写笔记，极大提升识别准确率。

2. 多语言支持：TextIn 支持多种语言的识别，满足不同用户的需求。

3. 版面分析：TextIn 能够智能分析笔记版面，区分标题、正文、图表等元素，确保识别结果的逻辑性和可读性。

通过这些特点，TextIn xParse可以快速、准确、可持续迭代地输出结构化内容，特别是复杂表格内容。当企业需要高准确性、高可定制性、高多样性的文档解析能力时，TextIn xParse可以提供有力的支持。

三、别让文档成为LLM落地的瓶颈

很多人低估了文档解析的重要性。但实际上，文档质量决定了AI理解的上限。如果你正在构建 RAG、Agent 或知识库系统，可以考虑将 TextIn ParseX作为你的文档预处理引擎。因为你需要的不只是一个“能跑”的工具，而是一个稳定、准确、快速、可持续迭代的文档理解工具。可以点击链接快速体验，直接上传文档进行测试。如需深度测试或大批量处理，也支持本地部署。