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。

进入2025年，数据治理领域正在从“合规驱动”向“价值驱动”跃升。下一代数据治理必须走向“全域治理”，将非结构化数据全面纳入治理体系，其中预处理、结构化转换成为治理流程中不可或缺的“第一道工序”。

TextIn以结构解析为基础，推出企业级的“PDF转Markdown”能力，专为高密度信息文档、技术白皮书、API手册等格式敏感场景打造，显著提升文档管理的自动化程度与协作效率。

在企业的日常运营中，大量信息以扫描件、照片或PDF的形式存在。合同、票据、证照、报表……这些非结构化图像承载着关键信息，却往往难以直接利用。传统OCR只能进行浅层的文字识别，而难以满足结构化、语义化和高精度的需求。TextIn基于AI智能图像分析识别技术，为企业提供了覆盖识别、抽取与图像处理的全流程解决方案。

随着RAG知识库（Retrieval-Augmented Generation）的兴起，越来越多用户开始尝试利用大模型增强知识管理能力。结合智能化的文档解析工具，即便是没有编程经验的用户，也能轻松跨过技术门槛，建立属于自己的知识管理平台。

TextIn具有领先的PDF转表格与文档解析技术，凭借AI驱动的OCR引擎与垂直语义模型，复杂文档的表格化、结构化与数据抽取可以在秒级完成，实现信息从“沉睡”到“激活”的价值转化。

在对话式AI应用爆发的当下，Chatbot 已成为企业级AI落地最常见的形态。然而，很多企业在尝试搭建智能客服或问答机器人时，却频频遇到“垃圾进、垃圾出”的困境。问题的根源并非模型能力不足，而是企业内部海量的文档数据未能被有效清洗、结构化与管理。智能文档处理正是解决这一难题、赋能对话式AI的关键环节。

传统OCR只解决了“看到文字”的问题，却无法实现“理解文档”的目标。面对结构复杂、图文混排的企业文档，单一模态的识别方式早已力不从心。TextIn多模态文档识别文字技术，正是在此背景下提出，以视觉-文本-逻辑三阶架构为基础，全面提升大模型的信息接入质量和语义解析能力。

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。