企业数字化转型中，非结构化文档难以转化为可用数据、大模型输出结果失真两大痛点，成为AI落地的核心阻碍。近日，openGauss Summit 2025 在北京举办，会上发布的业界首个开源 AI 原生多模态数据库底座引发行业关注，其通过强化向量数据引擎能力，实现了数据不出库即可完成多模态内容理解，还能有效解决大模型幻觉问题。这则新闻不仅印证了 AI 技术已从前沿概念深度落地到数据处理核心领域，更凸显出RAG 文档解析产品的核心价值 —— 企业日常运营产生的合同、报表、图纸等各类非结构化文档，是业务决策的核心数据来源，却因格式复杂、信息分散难以被AI直接处理，而RAG 文档解析产品正是连接非结构化文档与 AI 数据处理能力的关键桥梁。只有通过精准、高效的RAG 文档解析产品完成文档结构化处理，才能将海量文档转化为 AI 可识别、可利用的结构化数据，真正释放 AI 技术对企业业务的赋能价值，这也与openGauss Summit 2025所展现的AI数据处理核心趋势高度契合。

近期，银川、泉州、西安等地持续加码中小企业数字化转型支持。然而，不少中小企业在数字化推进中却陷入“数据困局”——生产订单、采购合同、设备台账、财务发票等核心文档多以扫描件、PDF、手写单据等非结构化形式存在，数据在文档中无法高效提取，导致生产排产、供应链协同、财务核算等数字化环节“断档”。文档解析作为激活非结构化数据的关键技术，正成为中小企业数字化转型的破局点。

企业数字化推进难，文档解析的效率往往是各部门业务数字化的拦路虎。通常，100页的PDF文档解析要等15秒以上甚至几分钟，且面对复杂版式还无法保证解析质量……这些现实的问题让不少企业技术决策者和开发者头疼不已。不过TextIn xParse通用文档解析的用户并不存在这样的问题。近期，在一次线下活动中，有客户明确提问：“为什么TextIn的xParse文档解析性能如此优异？100页PDF P90解析时间能控制在2秒内，到底做了哪些优化？”

并非LLM能力不足，而是多数人忽略了RAG的“地基”——文档解析质量。当传统OCR还在单纯“抠字”时，TextIn xParse凭借多模态文档解析技术，已成为解决RAG精度难题的核心利器。

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。