构建企业级RAG应用的文档解析与向量化能力
Deepseek的热潮让很多企业开始幻想：是否只要“接入一个大模型”，企业内部的知识就能被自动理解、调用，并转化为员工提效、客户服务、业务洞察的新动能？但很快现实泼了冷水——模型会“胡说八道”、答案“不靠谱”、问什么都在“打太极”。问题出在哪？
真正的难题并不在模型本身，而在于：它从哪里“读”到你要的知识？这便是RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）登场的意义——将企业私有知识通过检索方式引入大模型，辅助生成更专业、准确的回答。但要想真正跑通RAG，有两个至关重要的技术环节：文档解析与向量化。
01 | 文档解析：让大模型读懂人类知识
企业的知识不在数据库，而埋在成千上万份合同、报告、图纸、投标文档中。以日常办公中最常见的PDF文件为例，它并不是结构化格式，本质是一组排版指令的集合。在计算机眼中，一份PDF更像是一幅复杂的“图形海报”，而不是结构化的数据。想让大模型精准读取这些信息，第一步必须是高质量的文档解析。
TextIn的文档解析技术，正是专为RAG应用量身打造的“知识抽取前置器”。它要解决的问题并不只是OCR（文字识别），而是更进一步的语义重建：
重构阅读顺序：多栏排版、跨页内容、嵌入图表，该先读哪段、后读哪句，决定了上下文是否连贯。
精准结构标注：这是一段正文，还是子标题？这是一张表格，还是排版的对齐巧合？错一环，信息全乱。
多模态还原：图文混排、公式嵌入、印章覆盖，在保持版面还原度的同时提取语义，是工业级解析的底线。
最终，TextIn将复杂文档转化为结构清晰、语义明确的标准化格式，如Markdown或JSON，确保信息在传递给大模型之前已具备良好的可读性与解析性。这一过程不仅提升了大模型对企业知识的理解能力，也为后续的语义检索与生成提供了坚实的数据基础。
02 | 向量化：打破通用模型的语义偏差
RAG中还有一个极容易被忽略的核心环节——向量化。RAG之“R”（检索），本质是计算问题与文档之间的“语义相似度”。那么问题来了：你把文档解析好了，模型如何快速在几十万篇文档中精准匹配出你要的信息？
答案是——将文本转化为向量，用数学距离衡量语义距离。这要求我们使用高质量的文本嵌入模型（Embedding Model），并合理设置分块策略、向量维度、检索索引等技术细节。
TextIn团队采用多尺度训练策略（Multi-Resolution Learning），在保证语义密度的前提下压缩向量维度，优化检索效率。不同任务对文本长度的需求不同，小说类内容可以分大段处理，合同时每个条款都要精读分块。这背后的尺度设计，决定了RAG能否在性能与准确率之间取得最佳平衡。
此外，TextIn还支持领域定制的嵌入模型训练，确保在金融、法律、工业等专业领域，不被“通用模型”带偏，真正理解专有术语与行业上下文。
03 | RAG应用底层支持：文档解析+向量化
TextIn围绕RAG的核心流程，聚焦两个关键底座能力进行了系统性重构：一是文档解析，引擎能够应对扫描件、多栏排版、图文混排等复杂文档场景，将知识以结构化、模型友好的形式精准还原；二是向量化技术，结合多尺度语义建模和领域定制嵌入，显著提升了语义检索的聚焦度与准确率。
文档解析，让知识“可以被用”；向量化，让检索“找到想要的”——这两步走稳了，RAG才真正有价值。
