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。

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。

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。

在生命科学行业加速数智化转型的背景下，医药企业每天都在面对大量格式复杂、专业性极高的研究报告、临床实验文档与药品注册资料。这些文档不仅篇幅动辄上百页，还包含多栏段落、跨页表格、化学公式等多种结构化与半结构化信息。文档处理效率的瓶颈，正在成为制约医药行业创新与合规的关键因素。

TextIn推出具备高精度、多模态解析能力的PPT识别文字技术方案。该能力不仅聚焦于文字内容的提取，更进一步实现图像、图表、页面结构与展示逻辑的精准还原，助力企业将演示型文档转化为结构化、可计算的数据资产。

相比传统数据库中结构清晰的表格字段，非结构化数据——包括合同、邮件、图纸、报告、图片等文档信息——占据了企业数据资产的80%以上，却因“读不懂、用不了、管不住”而成为数据治理的最大短板。实现非结构化数据转成结构化，已成为建设企业数字化基建的基础工程。

在数字化转型和智能化升级的浪潮中，表格解析能力正在成为企业数据处理链条上的关键环节。金融报表、科研论文、合同文书、医疗记录……几乎所有高价值文档中都离不开表格这一信息密集载体。

PDF内容封装在固定版面中，不易被程序直接读取和处理。这使得企业在自动化、数据分析、知识库构建等场景中，必须依赖“PDF转JSON”这一核心步骤，将静态的文档信息转化为可调用、可计算的结构化数据。