LLM处理非结构化文档有哪些痛点

企业数字化转型进程中，80%以上的核心数据以PDF、Word、扫描件等非结构化形式存在。然而，大语言模型在处理这些文档时却频频"翻车"——表格识别错位、跨页内容断裂、手写字符无法辨认。这些技术瓶颈不仅拖累了知识库构建效率，更让企业的海量文档资产沦为"数字垃圾"。TextIn作为专业的文档解析工具，正通过技术创新将非结构化文档转化为LLM可高效利用的结构化数据，成为衔接文档与智能应用的关键桥梁。

版式多样性：从Word到扫描件的识别困局

非结构化文档的版式复杂度远超想象。企业日常运营中产生的文档涵盖Word、PDF、Excel、PPT、扫描件、云文档等十余种格式，且每份文档的版式设计可能独一无二。更棘手的是，这些文档分散在不同存储载体和管理阶段，基本处于分散状态，很难进行有效关联和整合。

文档解析的难点在于如何准确识别各个元素并理解其逻辑关系。物理版面分析侧重于视觉特征和文档布局，需要把相关性高的文字聚合到一个区域；而逻辑版面分析则侧重于语义特征分析，需要把不同文字块根据语义建模。这种双重挑战让传统OCR工具显得力不从心。

TextIn xParse文档解析针对这一痛点，能够处理十余种格式的非结构化文件，快速精准地转化为Markdown或JSON格式。对于学术论文、行业白皮书等多栏版式文档，工具可理解文档元素排列规则，精准还原正确阅读顺序，确保LLM按正常逻辑处理文档内容。

上下文依赖性：语义断裂的连锁反应

文档中的关键信息往往需要结合上下文逻辑才能准确识别，若上下文表述模糊、逻辑复杂或存在格式干扰，LLM易出现识别偏差。从非结构化文本中构建知识图谱时，需要识别关键术语并理清它们之间的相互关系，这对大语言模型构成显著挑战。

文档切分粒度难以把控是另一个核心痛点。采用硬切分方式会导致文档分割不够准确，例如在分点描述的情况下，硬性分割会把各个重点分隔开，导致后续向量召回时片段残缺。若切割粒度过大，召回片段噪声增多，LLM的幻觉问题会更加严重。

TextIn通过精准的跨页段落内容块合并能力解决这一问题。当企业合同、协议等文档的段落因页面限制被拆分到不同页面时，工具可识别段落的语义关联性，自动合并跨页段落内容块，保证文本信息的连贯性。同时，工具基于语义提取段落embedding值，自动预测并还原标题层级关系，帮助LLM快速理解文档框架。

OCR识别精度：特殊场景的技术瓶颈

LLM缺乏垂直领域的专项训练，对于拍摄模糊、含手写内容、经影印的文档，无法精准识别文字信息，进而导致关键信息抽取失败。扫描质量参差不齐，存在图像模糊、倾斜、阴影干扰等问题，导致文字识别错误率高。复杂版面如多栏排版、表格混排、手写批注等解析困难，AI难以准确划分内容区域和逻辑结构。

跨页表格识别一直是文档处理领域的"老大难"问题。传统OCR技术在处理跨页表格时，识别准确率往往较低，严重制约了大模型在企业场景的落地应用。针对企业中常见的无清晰边框、数据密集的表格，普通工具常出现数据错位问题。

TextIn xParse通过多项技术突破解决了这些难题。工具可精准识别密集少线表格的单元格边界，前端支持选中表格并在原图上同步显示模型预测的单元格位置，实现表格信息的无遗漏提取。对于跨页表格，工具可自动识别关联性并完成合并，同时精准提取页眉页脚内容，确保文档信息的完整性。针对弯折文档图片，工具集成了图像处理能力，可自动校正图片弯折角度，清晰识别文字与元素信息。

TextIn xParse文档解析的核心价值，正是通过技术手段将非结构化文档转化为LLM可高效利用的结构化数据，为LLM的推理、训练提供高质量输入，解决数据清洗、文档问答等关键任务。随着金融、法律、医疗、科技等领域对文档处理需求的持续增长，相关产品的市场需求正处于快速增长阶段。