TextIn标书解析依托领先的AI文档处理技术，实现对百页标书1.5秒高速解析，支持多格式、多语言与复杂结构还原。有效应对标题层级识别、印章遮挡、跨页表格等难题，全面提升招投标审查、知识库构建、智能问答与数据挖掘效率，助力企业将海量标书转化为高质量数据资产，推动决策智能化与业务自动化。

随着RAG知识库（Retrieval-Augmented Generation）的兴起，越来越多用户开始尝试利用大模型增强知识管理能力。结合智能化的文档解析工具，即便是没有编程经验的用户，也能轻松跨过技术门槛，建立属于自己的知识管理平台。

在对话式AI应用爆发的当下，Chatbot 已成为企业级AI落地最常见的形态。然而，很多企业在尝试搭建智能客服或问答机器人时，却频频遇到“垃圾进、垃圾出”的困境。问题的根源并非模型能力不足，而是企业内部海量的文档数据未能被有效清洗、结构化与管理。智能文档处理正是解决这一难题、赋能对话式AI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。

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。