通用文档解析神器：TextIn让非结构化数据转成结构化数据准确率超99%

企业的知识资产正以前所未有的速度增长。然而，很大一部分数据是以PDF、Word和图片等非结构化形式存在的，传统的数据处理工具对此束手无策。如何才能将非结构化数据转成结构化，进而高效地释放这些“沉睡资产”的价值？通用文档解析技术正成为破解这一难题的关键钥匙。

非结构化数据与结构化数据的区别

非结构化数据如文本、图像、声音等，无法用数据库二维逻辑表来直观表现。而结构化数据则是可以用二维表结构来逻辑表达实现的数据，方便进行查询、分析和挖掘。

在企业实际运营中，非结构化数据占据了数据总量的大一部分，包括合同文档、财务报表、设计图纸、扫描文件等。这些数据中蕴含着宝贵的业务信息，但由于其格式不统一、内容复杂，很难直接应用于数据分析和业务流程中。将非结构化数据转成结构化，不仅是形式上的转换，更是让数据从“沉睡”状态变为“活跃”资产的关键一步。

TextIn通用文档解析的三大核心能力：

传统OCR技术在处理简单文档时可能勉强胜任，但面对企业真实的复杂文档时往往力不从心。合合信息TextIn作为大模型时代文本智能技术的领先者，其通用文档解析技术突破了这一瓶颈，展现出全方位的专业能力。TextIn通用文档解析能在非结构化数据转成结构化过程中，轻松应对各种复杂场景。

卓越的复杂表格解析能力

表格文档的数字化一直是文档处理中的难点，特别是合并单元格、跨页表格、无线表格等复杂结构。TextIn创新性地提供多种表格解决方案，可根据不同类型的表格智能选择最优处理方式。对于结构完整的表格，系统直接保留原始表格原貌；对于存在轻微破损或线条缺失的表格，能智能修复关键框架；即使面对模糊或断裂线条较多的复杂表格，也能精准还原表格结构。通过AI深度学习算法，系统能精准识别表格行列、合并单元格、嵌套结构，内容识别准确率高达99%以上。

复杂版面分析与阅读顺序还原

在面对报刊、杂志、古籍等复杂版式文档时，TextIn展现出卓越的版面分析能力。对于横竖混排的内容，它能智能识别，确保竖排文字不遗漏、不错位；在处理分栏排版的文档时，系统可以准确分析分栏情况，保持原文阅读顺序。这种能力确保了将任意版式的文档拆解为语义完整的段落，并按阅读顺序还原，这对后续的大模型理解至关重要。

多格式全兼容与复杂场景适应

TextIn通用文档解析支持近20种文档格式，包括PNG、JPG、WEBP、TIF等图像格式，以及PDF等电子文档格式。无论是扫描件、照片还是电子文档，只需一键上传，系统就能自动适配文件类型，实现快速识别。同时，系统能有效处理、页面弯曲、字体模糊等复杂场景，保证了解析的准确性和稳定性。

TextIn通用文档解析：为LLM和RAG注入“高质量燃料”

只有将非结构化数据转成结构化数据，才能更好的适应大模型时代的发展。而文档解析的质量直接决定了LLM（大语言模型）和RAG（检索增强生成）系统的表现。传统的文档处理方式往往导致信息碎片化，而TextIn通过精准的版面分析和元素关系识别，为LLM提供了结构清晰、语义完整的输入。

精准的语义理解：让大模型真正“读懂”文档结构

TextIn通用文档解析不仅能识别文本内容，还能智能捕捉标题层级、段落关联、图表注释等丰富的语义信息。通过深度理解文档的内在逻辑结构，确保大模型接收到的信息保持完整的语义连贯性，而非简单的文字堆砌。

高质量的Chunk生成：为RAG系统提供精准检索基础

基于精准的版面分析，TextIn能够生成语义完整的文档块（Chunk），每个块都包含完整的上下文信息。这种高质量的Chunk生成能力显著提升了RAG系统的检索准确性，确保大模型能够获得最相关的信息片段。

丰富的元数据标注：增强检索效果和可追溯性

TextIn在解析过程中会自动添加坐标信息、所属页面、章节关系等元数据，这些丰富的标注不仅提升了检索的精准度，还增强了信息的可追溯性。无论是构建企业知识库还是开发智能客服系统，这种深度的文档理解都是确保最终效果的关键基础。

TextIn通用文档解析价格套餐

TextIn通用文档解析提供灵活经济的价格方案：首购特惠仅需9.9元1000页。详细收费情况如下图所示。

对于有特殊需求的企业用户，我们还提供企业需求定制服务，按照具体需求，为您定制最佳的产品与商务方案。

在数据驱动的商业环境中，将非结构化数据转成结构化数据已不再是“锦上添花”，而是企业提升运营效率、挖掘数据价值的必由之路。TextIn通用文档解析技术正是这一转变的关键引擎，帮助企业在AI时代抢占先机。

欢迎体验TextIn通用文档解析，帮助您的企业在大模型时代抢占先机！