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为什么企业文档的信息"看得见但用不了"？
企业中大量文档包含结构复杂、格式不统一的信息，难以直接进入业务系统。
表格复杂
复杂表格是信息抽取失败的高发区
- 行列结构复杂
- 合并单元格影响识别
- 多层表头导致数据错位
非结构化
半结构化 / 非结构化文档难以自动处理
- 文档格式不统一
- 信息缺乏结构层级
- 无法自动化处理
让文档信息真正可用，从这一层开始
从原始文档到业务系统可直接消费的字段，中间隔着 3 个关键步骤。
Input
原始文档
合同 · 财报 · 票据
xParse · 抽取解析层
01
文档解析
版面分析 · 文字识别
02
结构化输出
全文 MD · 坐标信息
03
语义抽取
JSON · 表格 · 业务字段
把非结构化文档变成业务系统可直接消费的结构化字段
Output
业务系统
入库 · 审核 · 分析
传统抽取模型 vs xParse 智能抽取
为什么"训练一个模型"跟不上业务？两种范式的核心差异。
| 对比维度 | 传统抽取模型 | xParse 智能抽取 |
|---|---|---|
| 新版式适配 | 需要重新收集样本、标注数据、训练专用模型 | 智能解析 + 通用大模型泛化，无需训练即支持新版式 |
| 数据准备成本 | 依赖大量高质量标注样本（数千至数万条） | 零样本 / 少样本 Prompt 声明即可上线 |
| 新字段扩展 | 每加一个字段就要重新标注 + 重训模型 | Prompt 或 Schema 中直接声明，即时生效 |
| 上线周期 | 数据准备 + 训练 + 调优，通常数周至数月 | 接入 API 即可使用，按天计上线 |
| 跨版式稳定性 | 训练集覆盖之外性能骤降，长尾版式失效 | 通用模型泛化 + 结构化输入，跨版式精度稳定 |
| 多文档类型覆盖 | 不同文档类型需要独立模型和运维成本 | 一套接口 + Prompt 即可覆盖合同 / 财报 / 表格 / 业务单据 |
信息抽取能力体系
xParse 提供从字段到结构的完整抽取能力。
字段抽取能力
解决关键字段的批量提取
- ✓金额 / 时间 / 名称 / 编号
- ✓合同关键条款
- ✓财务指标
表格结构抽取
解决复杂表格数据的结构化
- ✓行列关系识别
- ✓合并单元格处理
- ✓表格结构标准化
文档结构理解
解决文档层级与语义的重建
- ✓段落语义识别
- ✓信息归类
- ✓文档结构分析
结构化输出
解决数据不能直接进入业务系统
- ✓JSON 结构输出
- ✓表格结构输出
- ✓业务字段直接可用
产品能力边界
xParse 专注于从非结构化文档到结构化字段的抽取层能力，与上层业务系统清晰解耦。
我们提供
- 字段级信息抽取
- 表格结构化抽取
- 文档信息溯源
我们不提供
- 业务系统开发（ERP / CRM）
- 业务规则引擎
- 审批流程 / 工作流
这四类文档，最适合交给 xParse 抽取
越复杂、越异构，xParse 越擅长。
合同类文档
合同 / 协议 / 法律文件
条款复杂 + 字段分散 + 强结构依赖，核心难点不在文本识别，而在结构关系与字段语义的重建。
财务类文档
财报 / 发票 / 报表
强结构 + 数据密集 + 多页关联，核心挑战在于财务指标与结构关系的统一表达。
表格类文档
明细表 / 数据表 / 清单
强结构依赖 + 行列复杂 + 多层关系，核心挑战在于复杂的行列关系、嵌套结构与隐式语义。
业务类文档
审批单 / 业务单据 / 记录
半结构化 + 字段分散 + 流程依赖，核心难点在于字段识别与流程语义重建。
开始构建可用的结构化数据能力
把复杂文档变成业务系统直接可用的结构化字段，从这里开始。
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