为什么你的企业知识库不好用？可能是文档解析没跟上
在2025年这场AI竞速中，越来越多企业意识到一个现实：大模型能理解什么，取决于你给它“读”的是什么。从“AI Agent元年”到企业知识库建设热潮，生成式AI已成为数智化转型的战略引擎。但真正想让LLM高效“上岗”，第一步不是调参数、不是堆显卡，而是——解决文档解析难题。
企业知识库为何“建而难用”？根源在于文档解析
据联想与IDC联合发布的《全球CIO报告》显示，2025年全球企业AI支出将达到2024年的近三倍，其中超四成投入将用于生成式AI。然而大量企业反馈，大模型部署效果不及预期。
核心症结？不是模型本身，而是输入的数据质量未达标。
企业沉淀的信息80%以上来自PDF、扫描图、手册、图纸等非结构化文档。OCR只能“识字”，却无法理解结构、区分语义，更遑论为大模型“喂”出高质量上下文。于是，“看不懂文档”的大模型频频出现幻觉、答非所问，直接拉低了企业知识库的实用价值。
文档解析：解决非结构化数据处理难题
不同于传统的OCR，文档解析可以将 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，常用格式如Markdown、JSON，一键接入下游模型任务链路，有效解决企业常常遇到的数据量巨大，却难以被计算机系统直接理解、分析和有效利用的难题。
TextIn文档解析三大核心能力
🔍 多模态支持
无论是PDF（扫描/可编辑）、Office、图像、HTML等多源文档，TextIn均可统一解析，原始格式保留，逻辑层级完整还原。
📊 复杂元素解析
支持表格、公式、手写体、图片等结构元素提取，精准还原行列逻辑，支持表格跨页、嵌套、批注等复杂情况，真正做到“结构不丢，语义不乱”。
🧠 高效&可溯源
百页文档解析耗时≤1.5秒，处理效率行业领先。同时，解析结果支持溯源定位——对长文档内容可进行逐条对照验证，是RAG问答、文档比对等任务的理想上游输入。
企业落地场景全覆盖，私有化部署更安全
TextIn提供SaaS/API/本地私有化等多种部署模式，接入方式灵活，高度适配银行、医疗、法律、政务等对数据隐私有高要求的场景。
文档质量决定AI理解的上限
企业知识库建设的核心，在于让LLM理解业务语境。而真正连接非结构化数据与语义推理之间的桥梁，正是文档解析。TextIn提供企业级文档解析方案，以高精度、多格式、强语义的全栈能力，助力千行百业加速大模型落地应用。
