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硅谷AI创企押注“非结构化数据结构化”:企业如何用文档解析喂饱大模型?

2025-07-21

2025年di'yi一季度,美国AI初创公司Pulse宣布完成390万美元的种子轮融资,由Nat Friedman和Daniel Gross领投,Y Combinator、Sequoia Scout等跟投。Pulse的核心目标是——将PDF、图片、表格等“非结构化文档”高质量转换为可供AI模型使用的结构化输入,这一动作正对准了企业面临的“非结构数据结构化”首要挑战。


什么是“非结构化数据结构化”?

✅“非结构化数据”指那些格式混乱、不可直接被数据库或AI模型识别的内容,如合同PDF、扫描报告、图像、手写单据等。它们往往占据企业数据的80%以上。

✅“结构化数据”则是具有明确字段和格式,比如表格、JSON、XML等形式,能被机器直接读取、处理和分析。

非结构数据结构化,就是将非结构化数据通过技术(OCR、NLP、表格识别)转化为结构化数据(如JSON、CSV、数据库格式)的过程,是实现数据治理、AI建模、智能决策的基础环节,这个过程可以直接赋能:

  • AI与RAG流程:训练大语言模型、RAG检索系统,都依赖丰富、标准化的结构化数据输入。

  • 助力数据治理:结构化才能分类、脱敏、归档和审计,实现全生命周期管理。

  • 提升分析效率:结构化后的内容能直接入库分析、知识图谱构建和智能决策。


AI驱动下,文档解析进入高需求模式

AI初创公司Pulse的融资释放了这样一个信号:市场正加速拥抱“让所有内容成为AI燃料”的逻辑。从训练LLM到构建RAG系统,结构化的“干净数据”成为决定模型性能的关键资源。IBM WatsonX 产品管理副总裁 Edward Calvesbert 也曾公开表明:“Gen AI 已提升非结构化数据(尤其是文档)对 RAG 和 LLM 微调以及传统 ML 与 BI 的重要性。”

文档解析是“非结构化数据结构化”的关键起点,它通过OCR识别、表格还原、版面分析与语义抽取等技术,将PDF、扫描件、Word文档、手写单据等无法直接读取的信息转化为结构化格式(如JSON/XML),为数据治理和AI建模提供标准化输入。尤其在金融、医疗、法律等文档密集型行业,文档解析不仅解决了数据可用性问题,更承接了知识图谱构建、风险预警、合规审计等核心任务,是企业释放非结构数据价值的基础引擎。

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合合信息的企业级文档解析方案

合合信息企业级文档解析平台TextIn,覆盖非结构数据结构化全链路:

1️⃣ 全格式兼容,不留“盲区”

支持扫描PDF、Office文档、图片、手写表单等,兼容复杂表格、印章、水印、非标格式,支持中、英、日、韩、德、法、西等 50+语言实现“万物可解析”。

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2️⃣ 双引擎协同 ,语义级理解

采用OCR+AI双引擎,确保文本提取同时识别字段语义、跨页关联和表格结构,解决仅识别文字无法支撑治理和AI需求的痛点。

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3️⃣ 支持超大文档与高并发场景

单文档最大支持 500MB,单次解析可达1000页,无论是年报、合同合集还是产品手册,轻松应对。解析速度快至3天500万页(离线处理)。

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4️⃣ 接入方式灵活,开发者友好

TextIn提供标准API接口、可视化页面、私有化部署与离线包调用等多种接入方式,满足研发、测试与生产全流程场景。开发者可轻松嵌入现有系统,实现自动化的文档流转与解析。


在这个由大模型驱动的智能时代,非结构化数据结构化是喂饱大模型的第一步,文档解析知识重构、业务自动化和智能决策的前置环节。


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