这是2026年，如果你以为文档解析还是“慢慢等、慢慢看”的年代，那你可能活在一个被技术遗忘的角落。在这里，速度即优势，时延即成本。你的企业每天产生数万份文档，你的AI系统嗷嗷待哺等着结构化数据投喂，而你的解析服务还在“排队取号”——这不是效率问题，这是生存问题。

基于TextIn xParse与LangChain搭建信息提取Agent，可完成发票、医疗票据、合同、简历、产品文档、技术文档等多类型文档的结构化信息提取与自动整理。本教程聚焦信息提取场景，详解如何以TextIn xParse为数据底座，构建能从非结构化文档（如发票、医疗票据、合同、简历、产品规格、API接口文档等）中精准提取结构化信息并自动规整的智能Agent。

企业数字化建设的重要诉求之一，是充分发挥散布在各部门、各系统中各类文档的知识价值，让这些隐藏在合同、报表、图纸、单据里的信息成为驱动业务的有效资源。然而在实践中，没有统一文档解析类产品的支撑，企业内部各业务部门往往各自为政，针对自身需求独立开发或采购文档处理工具，这些工具能力参差不齐且数据接口互不兼容，形成了典型的“重复造轮子”现象与“数据孤岛”问题。这直接导致文档知识无法在企业范围内实现整合与复用，大量有价值的信息只能局限在部门内部流转。

在科研机构的知识库建设中，研究人员面对堆积如山的纸质文献只能摇头叹息；在教育出版社的数字化转型中，编辑们为教材中密密麻麻的数学公式手动录入到崩溃；在专利事务所的日常工作中，代理人为技术文档中复杂的化学方程式识别错误而反复校对。这些场景背后，是一个长期被忽视的技术难题——如何准确做到公式识别提取？

在医药研发领域，您的团队是否正面临这样的困境：研究人员需要从数百页的临床实验报告、药物研究论文中提取关键数据，传统处理方式不仅耗时较长，而且专业术语识别错误频出，不同格式的文档（PDF、图片、扫描件）解析困难，最终影响研发决策效率，这使得医药研发论文解析的重要性日益提升。

财务部门正在处理堆积如山的发票，法务团队需要从数百页的合同中提取关键条款，保险公司的理赔员面对五花八门的医疗单据束手无策——这些看似普通的业务场景，正成为企业效率提升的关键。文档抽取技术的落后，让大量本可自动化的业务流程依然依赖人工，不仅成本高昂，更成为企业数字化转型道路上的关键障碍。文档抽取技术旨在将非结构化的文档内容转化为结构化的数据格式。合合信息Textin是大模型时代文本智能技术的领先者，在企业日常运营中，其文档抽取技术已经渗透到各个核心业务环节。

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。