LLM如何高效处理非结构化文档

在数据驱动的商业环境中，企业每天都在生产和接收大量非结构化文档，包括合同、PPT、Excel、PDF、云端知识库等。这些文档承载着业务核心信息，但如果不能被高效提取和利用，就会成为 “沉睡的资产”。大语言模型（LLM）在自然语言处理方面表现出色，但面对版式复杂、内容多样的非结构化文档时，常常遭遇精度与效率的瓶颈。如何破解这一难题，成为金融、法律、医疗、科技等行业的共同课题。

非结构化文档处理的三大挑战

LLM 在文档处理中的主要障碍体现在三个方面：

1. 版式多样性：非结构化文档可能是 Word、PDF、Excel、PPT 或扫描件，每种版式的设计都可能独一无二，这增加了信息提取的复杂性。
2. 上下文依赖性：关键信息往往需要结合上下文才能被准确识别，一旦上下文逻辑模糊，识别结果就会偏差。
3. OCR 精度不足：在处理模糊拍摄、手写内容或影印文档时，通用 OCR 工具难以保持高精度，容易导致信息丢失。

---

TextIn xParse：为 LLM 优化的非结构化文档处理利器

作为行业领先的解决方案，TextIn xParse支持 PDF、Word、Excel、PPT、图片、扫描件等十余种格式，能够精准将内容转化为 Markdown 或 JSON 结构化数据，同时保留页面元素及坐标信息。它的核心能力包括：

• 多元素高精度解析：识别并还原标题、公式、图表、手写体、印章等元素，捕捉语义关联，提升 LLM 生成的准确性。
• 行业领先的表格处理：解决跨页表格、无边框表格等复杂场景，避免信息碎片化。
• 文档结构还原：自动识别多栏布局，合并跨页段落，确保逻辑连贯。
• 多语言支持：覆盖 50 余种语言，助力跨国业务。
• 图像处理集成：