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。

对于财务审计、医疗数据、法律合同、招投标文件等表格密集型文档，准确解析表格结构与内容，不仅决定了信息获取的效率，更直接影响到后续的自动化分析与知识库建设质量。

语料稀缺、结构混乱、逻辑不清等问题，仍然困扰着众多企业在大模型应用过程中构建高质量知识底座。为解决这一结构性短板，文档解析技术正成为大模型落地应用的关键突破口。

在实际的企业知识库建设场景中，许多项目面临同样的问题：检索结果相关性不足、回答准确率不稳定、知识更新成本高。深入分析可发现，症结多源于原始文档输入的结构化程度不足，导致系统在知识加工和调用环节“先天受限”。

随着大语言模型（LLM）技术崛起与图文解析技术的演进，企业正在借助新一代智能文档处理平台，系统性治理非结构化数据，实现信息结构化、语义理解化与知识可用化，从而赋能决策分析、流程优化与自动化任务执行。

在生成式AI迅猛发展的背景下，医疗行业迎来了前所未有的智能化变革。然而，想让大模型“读懂”医疗场景，并精准输出合规可依的专业判断，第一步是确保它“看得懂”。面对复杂多变的医疗票据与文档格式，医疗票据OCR识别成为打通AI落地链路的关键入口。

合合信息文档解析解决方案，通过先进的结构理解与元素提取技术，实现从标准文档到数据资产的高效转换，助力企业文档数字化升级。

凌晨2点，某券商分析师小李仍在手动录入第三十份上市公司财报数据——复杂的合并单元格、跨页表格和模糊扫描件让传统OCR束手无策。这不是个案：据行业统计，金融机构分析师平均每周浪费15小时处理非结构化表格数据。当AI大模型席卷金融科技领域，表格OCR技术正成为解锁海量结构化数据价值的关键钥匙。

合合信息围绕文档智能理解场景，构建了基于OCR识别、多模态结构分析与语义建模的文档解析引擎，打通企业在出海合规环节中遇到的关键技术痛点，提供可规模化部署的企业级OCR解决思路。

2025年第一季度，美国AI初创公司Pulse宣布完成390万美元的种子轮融资。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。