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。

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。