企业数字化推进难，文档解析的效率往往是各部门业务数字化的拦路虎。通常，100页的PDF文档解析要等15秒以上甚至几分钟，且面对复杂版式还无法保证解析质量……这些现实的问题让不少企业技术决策者和开发者头疼不已。不过TextIn xParse通用文档解析的用户并不存在这样的问题。近期，在一次线下活动中，有客户明确提问：“为什么TextIn的xParse文档解析性能如此优异？100页PDF P90解析时间能控制在2秒内，到底做了哪些优化？”

图片提取转表格是指通过技术手段将图片中的表格数据自动识别并转换为结构化电子格式的过程。在企业日常运营中，纸质表格数字化是绕不开的环节——从财务票据、合同扫描件到实验数据记录，大量有价值的信息被困在非结构化的图片格式中，无法直接被计算机系统识别和处理。特别是对于复杂表格结构，如无线表格、合并单元格表格等，传统OCR技术难以准确识别行列关系与数据对应逻辑，经常出现结构错乱、数据对应关系混乱的情况。

随着企业数字化进程加速，PDF文档数量呈指数级增长，人工处理模式已无法满足业务发展的时效性要求。这种数据可用性与业务需求之间的巨大鸿沟，正成为制约企业数字化的关键瓶颈。而TextIn的pdf转化为markdown功能可以有效解决这些问题。

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。