電梯產業面臨這樣一個問題，因為太多的品牌，將近 400 多個，甚至有寶馬，奧迪，你敢相信，一家造汽車的造過電梯?不過好像想想也是，電梯是第二大交通工具，電梯從某種意義上來說，也是一部電梯，只不過是垂直的那種，而且現在的電梯已經發展到了可以橫著走的那種。

?正是因為品牌如此之多，所以遺留有大量的技術資料，可以大膽的說，目前沒有一個地方有全部電梯資料的，梯哥哥也沒有，但是我們梯哥哥可以不斷完善，完善接踵而來的是缺乏好的分類和總結，這個不僅僅需要大量的人工，而且需要大量的專業人士，一般人根本看不懂思密達，所以我想嘗試通過 ai，看看能不能幫助我們梯哥哥解決這個難題，幫助廣大的電梯人朋友在第一時間就能知道這個文件的大概內容，是不是他想要的，節省他們時間，真正做到降本增效！

這個就面臨著如何選擇 ai。首先，選擇成熟模型還是自建，這個取決于成本效益比，目前來看這個自建肯定是不可取的，其次就是選擇哪一家，這個文件一般都很大，有的甚至幾百兆，目前來說只有 kimi 能夠處理長文本還能勉強試用。

上傳資料可選擇，可提供按鈕進行操作
https://platform.moonshot.cn/docs/api/files#%E8%B0%83%E7%94%A8%E7%A4%BA%E4%BE%8B
目前先做試驗，看看上傳文件能否提取正確。

下面是對 kimi 的試用報告。

一.接口方式

文件上傳順利，無堵塞 單文件上傳50M都可以

50M的文件內容提取后 文本大小90K左右 存在重復 無用數據

存在問題:

a)? ?沒有處理里面的亂碼等特殊內容

b）內容整理的也差強人意

例如：下圖 第檔 重復出現，內容也需要重新整理

二.網頁方式

通過網頁版 先上傳文件 然后提取核心內容。

結論：

a) 確實可以提煉核心內容，但是需要反復在網頁操作繁瑣

b)?存在問題 解析文件不穩定 會出現解析失敗

c)?解析內容同樣不如人意；

最后總結

1）通用型模型提取文件內容作用不大，提取出來的內容需要重新整理；

2）自己搭建模型，需要的成本太高，目前還不成熟，不適合商用；