在全球数字化浪潮席卷的背景下，企业运营过程中面临的文档数据问题日益复杂。面对版式多样、格式不一、质量参差、语言繁杂的文档资料，传统的手动处理方式效率低、成本高、风险大，远无法满足现代企业对敏捷响应与智能决策的需求。此时，智能文档处理（Intelligent Document Processing, IDP）作为企业数智化转型的重要基础设施，正在加速落地，为文档数据提质、增效、赋能。

​在大模型加速赋能企业智能化转型的背景下，“AI知识库文件要怎么写才能让AI更好理解”成为许多企业构建内部智能系统时绕不开的问题。构建知识库并不只是上传文档，更重要的是让AI真正“理解”这些文档。而实现这一目标的关键，正是文档解析技术。

图像识别技术已不再局限于简单的印刷文字识别。从古籍的竖排繁体到手写批注，再到多语言混排的文档，越来越多复杂的文本场景需要更高精度的处理。过去，扫描的古籍可能因排版特殊而难以提取，手写笔迹或模糊图片也常常导致识别错误。而今天，TextIn的图像识别技术正通过深度学习与版面分析，突破这些限制，准确提取各种复杂场景中的信息。

TextIn“清除手写字迹”技术，通过深度学习与图像重建算法，让纸质文档在保持原貌的基础上，摆脱笔迹干扰，实现结构化重用。

PPT文件往往格式灵活、排版多变，传统的解析工具在还原PPT页面元素顺序、提取图文信息方面较为薄弱，更难理解段落语义与逻辑结构。这使得PPT在被进一步利用、搜索、分析时存在较高门槛，特别是在构建知识库、生成摘要、辅助大模型问答等场景中，PPT解析需求日益突出。

传统图像增强技术往往难以精准判断阴影与背景之间的差异，既不能彻底消除阴影，也容易损伤图像的真实结构。TextIn智能图像处理引擎具备“图片去除阴影”功能，借助先进的图像分割与光照补偿算法，有效还原图像本真，提高文档识别质量。

在跨境电商快速崛起、海外业务不断拓展的当下，信息壁垒正成为企业“出海”路上的隐形障碍。无论是物流单据的多语言打印，还是海外用户上传的多语种图片内容，信息数字化处理都绕不开一个关键环节——小语种OCR识别。

TextIn基于自研图像增强与几何校正技术，从边缘检测、图像锐化，到页面矫正、背景清理，为后续结构化提取奠定坚实基础。适用于银行审批材料、票据影像归档，还是政府表单收集、合同电子化处理等常见“照片转扫描件”场景。

RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）将企业私有知识通过检索方式引入大模型，辅助生成更专业、准确的回答。但要想真正跑通RAG，有两个至关重要的技术环节：文档解析与向量化。

文档抽取技术的核心价值就在于：用算法自动理解并提取文档中的关键字段，将非结构化内容快速转换为可计算、可分析的结构化数据，显著提升信息处理效率与准确性。