大模型处理文档时常见问题有哪些

随着生成式AI技术的爆发和企业AI应用的加速推进，大语言模型（LLM）已广泛应用于文档理解、知识库构建、信息抽取等场景。然而，实际落地中，大模型在处理企业文档时面临着多方面的挑战。本文将结合行业研究、权威数据以及合合信息旗下 TextIn 等成熟产品的实践经验，梳理大模型在文档处理中的常见问题，并探讨优化与解决策略。

一、大模型处理文档的常见问题

数据与文档格式问题

• 非结构化数据占比高

企业中流通的大多数文档是PDF格式，且包含复杂的版面、表格、图片、公式、手写内容等。传统OCR只能提取纯文本，忽视了版面结构，导致模型在理解文档时出现“读不懂”的情况。

• OCR与复杂结构识别困难

面对跨行合并、嵌套表格、带注释的复杂表格及不规则排版，常见的文档处理工具准确率不足，影响下游大模型的理解效果。

模型与算法层面的限制

• 输入长度限制

多数大语言模型（如GPT-3）最大输入为2048 tokens，GPT-4可扩展至4096 tokens，但面对动辄百页的文档，仍需切分处理。

• 上下文连贯性下降

长文本推理时，模型容易丧失全局上下文，导致结果脱节或关键信息遗漏。

• 复读机现象

模型可能因训练数据重复或上下文依赖过重，生成冗余和重复内容。

性能与效率问题

• 速度慢

部分基于视觉大模型的方案（如GPT-4o+gptpdf）解析30页需数百秒，不适合批量处理大规模文档。

• 计算资源消耗大

多模态模型解析文档往往需要高GPU算力，成本居高不下。

结果准确性与自我纠错能力不足

• 幻觉与错误生成

大模型可能生成原文不存在的标题或数据（幻觉问题），缺乏可靠的事实校验机制。

• 缺乏鲁棒的自我纠错

在遇到解析或推理错误时，大模型往往缺少自动修正机制。

数据质量与安全性问题

• 数据噪声与错误

OCR识别误差、缺失标点符号等会放大在向量化与语义检索中的偏差。

• 隐私与安全风险

上传至云端处理的文档可能涉及生产工艺、合同、内部决策规则等敏感数据，需要本地化或私有化部署能力。

二、长文本与复杂文档的切分与预处理挑战

在知识库和RAG（检索增强生成）等场景中，长文本预处理的切分策略至关重要：

• 切分策略：按段落—句子—标点逐层切分，确保片段不超过模型输入限制。
• 上下文补全：为片段添加前置标题或摘要，防止失去主体信息。
• 表格与列表处理：复杂结构需转化为模型可理解的Markdown表格，保留行列关系。

三、行业测试数据对比

• 视觉大模型方案（如GPT-4o+gptpdf）：速度慢（单页16s）、幻觉率高，不适合快速解析。
• 本地OCR方案：安全性高但精度一般，表格识别偏弱。
• 云端OCR方案（TextIn）：速度快（193页仅13s）、准确率高，偶有标题漏标，可支持本地化