随着知识库和 AI Agent 的应用日益广泛，用户对文档自动化处理的需求愈发迫切，急需一个能在线一站式完成文档预处理的平台工具，以赋能大模型或计算机理解文档信息。TextIn 在线文档自动化工具便是理想之选，它能将任意版式的文档拆解为语义完整的段落，并按阅读顺序还原，更适配大模型下游任务。
TextIn在线文档自动化工具将任意版式的文档拆解为语义完整的段落，并按阅读顺序还原，更加适配大模型下游任务。
产品优势
强大的识别能力
TextIn具备行业领先的表格识别能力，可轻松解决合并单元格、跨页表格、无线🛜表格等识别难题；同时能正确识别标题、公式、手写体、印章、页眉页脚、跨页段落，且无缝集成 TextIn 平台的图像处理能力，即便文档带水印、图片有弯曲也能妥善处理。
高效的信息抽取与转化能力
出色的文档抽取能力，能将 PDF、图片、扫描件等非结构化文档中的信息自动提取并转化为 JSON 等结构化数据，将 PDF 扫描件、医疗影像报告、物流单据等 “不可用数据” 实时转化为可计算、可分析的 “燃料”，重构数据价值链。
例如：金融贷款/信用卡💳️流程：改变人工核验方式，自动从身份证🪪、收入证明、银行流水、税单中提取关键信息（姓名、ID、收入、支出、账户信息），加速审批流程；供应链与物流：自动识别和提取供应商发票、采购订单上的商品名称、数量、单价、总金额、税号、交货日期等，实现自动化对账和支付。
AI 大模型加持的便捷性
TextIn结合AI大模型实现多模态上下文感知，依托各个垂直行业的语料积累，轻松理解文档中图文、段落关联逻辑，你的行业它清楚。用户不再需要字段配置或复杂的正则表达式。取而代之的是，可以通过简洁的prompt告诉模型需要抽取什么信息。
例如：
● “从这份合同中提取甲方的全称、乙方的全称、合同总金额、合同生效日期和合同终止日期。” ● “从这张发票中找出供应商名称、发票号码、开票日期、含税总金额和购买的商品清单（包括商品名称、数量、单价）。”
同时，应用LLM能力的抽取极简版也能更灵活地处理格式要求，用户可以在prompt中直接指定期望的输出格式，LLM就能够理解并遵守这些要求。例如：
● “合同总金额请输出为数字格式（例如：120000.00），不要带货币符号。” ● “开票日期请统一格式化为YYYY-MM-DD。” ● “商品清单请输出为一个JSON数组，每个商品包含name，quantity，unit_price三个字段。”
让我们来看几个实操案例：
1.
Prompt如下：
图为银行流水，对图中信息结构化，提取日期时间、日志号、短摘要、交易金额、本次余额、交易网点、渠道、对方账户名/附言，并以json格式输出
json格式要求：日期统一以YYYY-MM-DD格式输出
2.
Prompt如下：
图为出差报销单，将差旅报销信息结构化，按json格式输出，包括：
基本信息：[出差人，部门，职务，报销金额合计]
出差明细：[条目详情1，条目详情2……]
TextIn智能文档抽取极简版beta基于优秀的版面分析技术，结合LLM本身强大的文本理解和生成能力，精准且灵活地定位提取数据信息，且使得许多简单的格式转换（日期格式化、数字清理、基础的单位转换）可以直接在模型生成输出时完成，无需用户额外编写复杂的后处理脚本。
稳定高效的处理能力
抽取极简版保障了良好的字段稳定性，避免结果波动对企业级应用造成大的影响，同时支持在线多并发处理，实现快速提取。此外，基于优秀的版面分析技术，结合 LLM 强大的文本理解和生成能力，能精准且灵活地定位提取数据信息，还可直接在模型生成输出时完成许多简单的格式转换，无需用户额外编写复杂的后处理脚本。
文档抽取技术正处于从“复杂配置+编码”向“自然语言指令驱动”快速演进的过程中，结合LLM能力的新一代工具极大地提升了易用性和灵活性，正在成为解决文档信息自动化提取难题的更优方案。
