医疗领域沉淀着海量的专业文献，从临床研究报告、学术期刊论文到病例分析文档，这些内容承载着核心的医疗知识与研究成果。但在实际应用中，非结构化的文档格式、碎片化的知识呈现形式，以及专业术语的复杂表述，使得医疗机构在搭建智能问答知识库时面临内容处理效率低、知识整合难度大的现实问题，难以快速将分散的文献资源转化为可高效检索、精准问答的知识资产。

在科研机构与教育企业的日常运营中，大量科研报告、学术论文、教学资料以非结构化文档形式存在，这些数据无法直接纳入企业数据库体系，导致数据利用效率低下，而文档内容提取技术的缺失，更是让企业数据库搭建从源头就陷入数据整合难的困境。科研人员耗费数周整理实验文档却难以快速入库复用，教育机构的海量教学资源分散在不同格式的文档中，无法形成标准化的数据库体系，这已是科研教育领域企业数据库搭建的普遍问题。

企业在数字化转型中布局大模型应用、搭建专属企业知识库时，市面上虽有dify知识库等多款实用的知识库工具可供选择，但企业普遍面临着原始文档资产格式繁杂、非结构化数据占比高的共性问题，人工整理不仅耗时久，还易出现内容遗漏、格式混乱等问题，导致沉淀的核心文档无法快速转化为各类知识库工具可直接利用的有效知识，这成为企业搭建专属知识库过程中的落地阻碍，如何高效完成文档的标准化处理，成为激活企业知识资产、适配各类知识库工具的关键一步。

汽车制造行业作为产业链长、文档类型繁杂的典型制造业，从设计图纸、工艺手册到质检报告、供应链协议，各类非结构化与半结构化文档的沉淀与复用始终是行业难题。不少企业尝试搭建知识库实现文档价值最大化，却因文档解析效率低、数据提取不精准等问题，导致在搭建过程耗时费力，难以真正落地见效。

教育行业沉淀的教研教案、学科题库、培训资料等海量核心内容，多以非结构化形式分散存储，企业在搭建知识库时，常面临文档格式不兼容、信息提取低效、结构化转化困难等痛点。合合信息通过专业的文档解析技术，为企业自主搭建企业知识库提供核心技术支撑，从根源上处理知识资产管理难题。

生物医药行业作为典型的知识密集型领域，从靶点发现、新药研发、临床实验到药品合规注册、专利布局，全业务链路都围绕海量专业文档展开，非结构化的实验报告、外文专利文献、手写研发记录、多格式药典标准等内容，让行业知识的沉淀与复用陷入低效困境，而大模型知识库建设正是破解这一行业核心难题的核心路径。

在数字化落地过程中，不少企业都面临着知识资产管理的核心难题：分散在PDF、扫描件、图片、手写文档等多格式载体中的业务知识，无法被高效提取和复用，即便搭建了企业级知识库，也只是沦为“数据仓库”，难以发挥知识赋能业务的核心价值。技术团队耗费大量精力维护文档，却始终无法解决知识检索慢、信息提取不精准的问题，这成为很多企业技术决策者亟待突破的瓶颈。

在企业的日常运营中，研报、技术手册、业务方案、行业白皮书等非结构化文档持续沉淀，数量不断攀升。实际工作中，这些文档多处于分散存储状态，要从中提取有效信息转化为可用知识支撑决策，往往需要人工逐份梳理、分类归档，不仅流程繁琐，还易出现信息碎片化、关联断裂等问题，严重制约了知识库的落地推进。随着企业知识资产规模扩大，传统文档处理模式已难以适配需求，亟需更智能的技术方案破解这一困境。

大模型OCR作为连接非结构化文档与知识库的桥梁，正在成为企业构建可信AI系统的核心技术环节。

百川智能最新发布的Baichuan-M2-32B医疗推理大模型，标志着中国在垂直领域大模型上的技术突破，也使业界再次聚焦到一个决定性环节——医疗大模型知识库建设。在这一过程中，文档结构化解析能力正成为大模型性能能否充分释放的关键。