从英伟达到字节，科技巨头都在“卷”多模态文档解析，企业该如何用好这项前沿能力？

你是否也曾面对这样一份“让人头秃”的PDF文档：上百页、多栏排版、跨页表格、图文混排、还有印章和手写注释？不仅复制不了文字，连阅读顺序都混乱不堪，更别提提取有效信息了。这一切正在被一种前沿技术悄然改变——多模态文档解析（Multimodal Document Parsing）。

2025年，多模态文档解析成为AI技术热潮中的“新贵”。NVIDIA最新发布的NeMo Retriever Parse模型，通过视觉语言联合学习（VLM），已能自动识别PDF中的标题、段落、图表、公式、阅读顺序，并输出结构化内容，显著提升下游RAG问答系统的准确性和实用性。

同时，字节跳动、微软亚洲研究院等机构也相继推出了更适配大模型的文档解析架构，帮助AI大模型更好理解文档数据，而不仅仅是识别字符。

01 文档解析，正在经历什么样的技术变革？

传统OCR技术的能力边界已越来越明显。它能识别文字，却难以还原文档结构、理解语义、识别图表与手写内容。而如今的多模态文档解析，正在重塑这项技术的边界：

• 文本 + 图像 + 结构的联合理解：不仅识别文字，还能感知图像、段落结构、图表趋势、标题层级，理解“哪个信息更重要”。

• 从模块化到端到端：不再依赖多个工具拼接处理，而是通过大模型统一识别并输出 JSON/Markdown 结构。

• 更贴合RAG、问答、智能摘要等大模型应用：让非结构化的输入文档成为高度结构化的知识源，通过提高数据预处理环节的颗粒度来降低模型幻觉。

不过，前沿技术的突破并不意味着企业都能轻松落地应用。对于大多数企业而言，他们真正需要的，不是一篇又一篇模型论文，而是一套稳定、成熟、可直接部署在业务流程中的文档解析服务。

基于此，合合信息将复杂的多模态文档解析技术打磨成企业级OCR产品，不仅集成了视觉识别、语义理解、结构还原等多项先进能力，还在实际落地中充分考虑了企业对解析速度、格式适配、部署安全性的刚性需求。

02 合合信息TextIn多模态文档解析能力介绍

在大量行业实际应用中，合合信息TextIn多模态文档解析能力表现出色，解决了企业在处理海量非结构化文档时的三大难题：

• 识别更强：能解析PDF、图像、手机照片、扫描件，支持中文、英文、日文等50+语种，尤其在多栏文档、密集表格、跨页结构上具备鲁棒性。

• 结构更准：自动还原标题层级、段落顺序、图文位置关系，适配合同、报告、PPT等多种格式。

• 理解更深：可识别通用票据、合同印章、签名、手写标注等特殊内容，具备图表解析能力，可将柱状图、折线图、饼图等提取为结构化数据。

性能方面，TextIn支持最大500MB单文档解析，单次最多1000页，最快1.5秒完成100页PDF结构提取，单日千万级调用成功率高达99.999%。这些能力已广泛服务于金融、政务、法律、医药、制造等关键行业，成为众多企业构建智能文档中台的重要底座。

03 一个“翻译官”，连接文档与AI世界

多模态文档解析是连接文档与大模型的“翻译官”。它能读懂布局、理解图文关系、拆解复杂结构，并用机器能理解的方式重构知识。就像一个有经验的图书编辑，它知道封面、目录、正文的结构逻辑，也能判断哪些是重点信息、哪些是次要注释。这样的能力，正在改变企业对文档的处理方式——从阅读、审查、提取，到问答、建库、总结，流程全面提速。

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