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。

并非LLM能力不足，而是多数人忽略了RAG的“地基”——文档解析质量。当传统OCR还在单纯“抠字”时，TextIn xParse凭借多模态文档解析技术，已成为解决RAG精度难题的核心利器。

TextIn推出的智能文档抽取能力，企业可以真正实现“开箱即用”的自动信息提取，轻松从非结构化文档中获取所需字段，大幅提升业务效率和数据准确性。

在企业知识库与RAG系统的建设过程中，文档解析是最基础却最关键的一步。只有当复杂文档中的文本、表格、公式、图像、手写批注等信息被完整还原并转化为结构化格式，才能真正支持大模型的高效检索与精准回答。对于金融报告、学术论文、工程文档、招投标文件等高价值资料而言，文档解析的准确性直接决定了知识库的可用性和业务决策的可靠性。

在日常业务中，很多企业都有这样的困扰：一份财务报表动辄上百页，其中的数据却深埋在表格里；监管公告或研究报告看似排版整齐，但在数字化处理时却常常无法直接利用。人工录入不仅耗时，还容易出错。如何高效、准确地完成表格解析，成为影响企业信息化和智能化进程的关键环节。

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。

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。