新闻资讯

想象一下这样的场景：财务人员在扫描发票时，却因为反光阴影导致关键金额模糊不清；档案管理员在数字化旧文件，却发现褪色泛黄的文字始终难以识别；市场人员拍下会议PPT，却被摩尔纹干扰得无法提取出完整的内容。这些问题背后都有一个共同的根源——图片清晰度不足。而在OCR流程中，模糊的图像意味着更高的差错率和更多的人工返工。

在日常业务中，很多企业都有这样的困扰：一份财务报表动辄上百页，其中的数据却深埋在表格里；监管公告或研究报告看似排版整齐，但在数字化处理时却常常无法直接利用。人工录入不仅耗时，还容易出错。如何高效、准确地完成表格解析，成为影响企业信息化和智能化进程的关键环节。

在企业知识库建设中，RAG知识库（Retrieval-Augmented Generation）已经成为智能问答和大模型应用的核心支撑。但许多团队在搭建RAG系统时都会遇到一个普遍难题：长文档解析不完整，尤其是标题和层级结构识别不准确，导致分块（Chunking）效果差，从而直接影响检索与召回的质量。如何解决这一看似基础，却深刻影响性能的问题，正是RAG知识库落地必须面对的挑战。

大模型在极端逻辑推理任务中的成功不仅令业界瞩目，更暗示了一个核心逻辑：若要让机器理解数学，它必须先读懂公式——即从图像或版面中精准提取数学表达并重建其结构，进而才能进行符号级别的语义推理与调用。换而言之，公式提取识别能力影响大模型在教育、知识库、科研语义检索等落地场景中的表现。

图像弯曲矫正技术作为图像预处理环节的核心步骤，能够显著提升后续识别与解析的效果。以表格解析为例，未经矫正的图像往往导致结构错位与内容识别错误，而经过矫正后，同一解析引擎即可获得更加精准的表格结构与数据信息。

伴随企业数字化转型的加速，文档解析已从最初的字符识别工具，发展为支撑智能办公、知识管理和大模型应用的核心技术之一。它的使命不再只是“看懂字”，而是要全面理解文档的结构、语义和逻辑关系，将非结构化数据转化为可计算、可检索、可推理的高价值信息资产。

在AI应用快速落地的今天，聊天机器人（Chatbot）已成为企业引入人工智能的常见入口。然而，真正制约AI应用效果的往往不是算法，而是数据本身。无论是智能客服、知识问答，还是行业专用的智能体，如果底层文档数据混乱、缺失或难以解析，就会出现“垃圾进，垃圾出”的结果，这正是智能文档处理的价值所在。

TextIn表格识别OCR提供了一套成熟可靠的解决方案，助力企业将非结构化图片表格快速转化为结构化电子数据。

在大语言模型（LLM）快速发展的背景下，越来越多的企业希望将各类PDF文档交给模型进行摘要、问答或信息抽取。然而，理想的效果往往取决于一个前置环节——PDF提取文字的质量。如果原始解析结果丢失了段落结构、表格错位或乱码频发，再强大的模型也难以给出正确答案。因此，如何高效、精准、稳定地从PDF中提取文字，已经成为企业数字化与智能化转型的重要基础能力。

AI与文本识别技术的深度融合，正驱动企业在文档数字化、业务自动化、信息合规等多个关键环节实现跃迁。面对结构多变的合同、票据、单证与扫描件，企业不再满足于“能识别”这一基本能力，而是追求速度、精准度、以及对业务的理解迁移。