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版權聲明：本文為原創，遵循 CC 4.0 BY-SA 協議。轉載請注明出處。

一、引言：破解文檔“理解力”瓶頸

在當今數據爆炸的時代，PDF、Word、圖片及PPT文檔中蘊含著大量未被充分利用的信息資源。為了從大數據淘到有用的知識，科研人員逐頁比對論文圖表以捕捉關鍵數據，金融分析師通宵解析百頁財報；傳統方法不僅低效，而且難以應對海量數據。

隨著deepseek等大模型逐漸步入視野，理論上文檔解析工作應能大幅簡化。

然而，實際情況卻不盡如人意。當前的多模態大模型雖然具備強大的視覺與語言交互能力，但在解析非結構化文檔時，仍面臨復雜版式、多元素混排以及嚴密邏輯推理等挑戰。

據華南理工大學的一項全面測評顯示（Exploring OCR Capabilities of GPT-4V(ision): A Quantitative and In-depth Evaluation），即便是先進的GPT-4V，文字識別能力與專業OCR模型相比，差距高達數十個百分點。在識別圖片中文字上尤其存在顯著不足。

與此同時，即使是微小的解析錯誤，也可能誘發“大模型幻覺”，最終導致下游模型的判斷失誤，為決策者帶來巨大風險。

對此，華為團隊在其論文（An Empirical Study of Scaling Law for OCR）中指出，集成OCR技術后，多模態大模型在視覺問答（VQA）任務中的準確率和泛化能力均有顯著提升，進一步驗證了OCR在提高大模型綜合性能中的關鍵作用。

Our results reveal a significant improvement in the accuracy of the model for scene-based VQA tasks upon the integration of OCR. Additionally, there is a noticeable enhancement in document-based VQA tasks. These findings suggest that the incorporation of OCR not only enhances the model’s accuracy but also extends its generalization capabilities across diverse VQA scenarios. This evidence distinctly highlights the vital role that OCR inputs play in augmenting the performance of LVLM for downstream tasks. Furthermore, the improved accuracy with OCR integration underscores the model’s enhanced ability to interpret and analyze combined visual and textual data, thereby validating the efficacy of multimodal approaches in tackling complex analytical challenges.

我們的研究結果表明，在集成OCR后，基于場景的VQA任務的模型精度有了顯著提高。此外，基于文檔的VQA任務也有明顯的增強。這些發現表明，OCR的結合不僅提高了模型的準確性，而且擴展了其在不同VQA場景中的泛化能力。這一證據清楚地強調了OCR輸入在提高多模態大模型在下游任務中的表現方面所起的重要作用。此外，OCR集成提高的準確性進一步體現了模型在解釋和分析視覺與文本數據組合方面的增強能力，從而驗證了多模態方法在解決復雜分析挑戰方面的有效性。

正是在這一背景下，合合信息推出了“大模型加速器2.0”項目。該項目依托行業領先的文檔與圖表解析技術，從數據源頭出發，有效降低大模型“幻覺”風險，確保獲取的知識更加精準可靠，從而助力各行業實現真正意義上的智能化決策。

讓我們一起看看它是如何破局的吧！

二、核心功能：合合信息的“破局”亮點

合合信息大模型加速器2.0 針對文檔與圖表解析中的多項痛點，提供了突破性的解決方案。

p.s.對具體技術原理感興趣的朋友可以看看第三章節 ~

下面從六個方面展示其核心功能亮點：

功能亮點1：復雜圖表的高精度解析

圖表直觀生動，是匯報、講演和宣傳的有力工具，但在反向提取圖表數據時往往遇到重重挑戰。

圖表解析：為大模型裝上精準“標尺”

合合信息針對圖表信息密度高、類型多樣以及設計風格復雜的問題，采用先進的視覺與文本雙重建模技術：

• 多圖表類型高效適配：無論柱狀圖、折線圖、餅圖還是復合型圖表，系統均能精準提取關鍵數據點、坐標軸信息及圖例標注，并自動轉化為Markdown格式，便于后續數據再利用。

• 復合圖表拆分與重構：面對柱形圖與折線圖融合的復合圖表，合合信息的解析引擎可自動拆分并完整還原數據至Excel表格，確保數據完整無遺漏。

• 視覺與文本深度融合建模：通過生成式深度學習方法，從布局、線條、顏色到圖標標記進行多維特征建模，大幅降低圖表識別過程中的誤讀和漏讀風險。

圖1：圖表解析模塊識別復合圖表并輸出結構化數據示意圖。
對于有數值標注的圖表，TextIn文檔解析可以直接輸出準確表格，將其轉化為結構化數據，方便后續的數據入庫、分析或輸入大模型進行處理。
對于沒有明確數值的復雜圖表，TextIn接口也會通過精確測量給出預估數值，在僅有掃描件、圖片文件的情況下，幫助挖掘更多有效數據信息，完成分析及預測工作。

表格數據精準還原

合合信息突破了表格識別領域的技術瓶頸，能夠高效識別和還原有線表、無線表、跨頁合并表格及混合復雜表格。在面對合并單元格、無邊框表格等行業難題時，技術優勢尤為顯著。

圖2：表格數據一一對應，可以直接點擊跳轉對應圖表中的數據

圖3：金融年報密集表格，數據均可完整輸出為Markdown或JSON格式，保留原始邏輯。

功能亮點2：多元素智能識別與版面精準還原

合合信息TextIn采用物理與邏輯版面分析技術，能精準識別文檔中的段落、公式、頁眉頁腳等多種元素，并模擬人類閱讀順序還原版面，確保語義連貫，徹底避免“斷章取義”的問題。

雙欄論文解析：保證段落語義連貫，圖表定位精準。

圖4：圖表排版清晰，且雙欄變單欄時很好地模擬了人類的閱讀順序

公式識別：符號高度還原，確保原始語義準確無誤。

圖5：支持看到所有公式，更方便閱讀理論部分

功能亮點3：靈活配置的文檔解析參數

用戶可根據實際需求自由選擇和配置解析參數，滿足不同場景下對手寫內容、復雜公式等高難度內容的識別需求。即使是高難度的量子公式，也能實現精準識別。

圖6：可供選擇的參數

圖7：最左邊是給他的筆記圖，中間是進行切邊矯正后的圖，最右邊是識別結果

（小提示：如果識別有差異，可以嘗試左下角的重新識別噢）

功能亮點4：智能文檔抽取——解析、檢索與生成一體化

融合文檔解析、文檔檢索和文本生成三大核心技術：

• 解析：利用版面分析技術進行深度解析。

• 檢索：采用混合多路檢索技術，實現高效信息定位。

• 生成：依托垂直領域語義模型，將解析結果一鍵填充至數據庫，極大提高工作效率。

圖8：智能文檔抽取支持多個內容公式。

圖9：結合了解析、檢索、生成的智能文檔抽取，可以一鍵填充到數據庫，更方便快捷。

功能亮點5：百頁文檔極速解析，效率提升十倍

通過分布式計算和GPU加速，合合信息實現了傳統文檔解析工具10倍以上的效率提升。百頁級文檔解析僅需1.5秒，極大提升了企業年報、金融研報等高強度文檔處理場景的生產力，單日可輕松處理數千份文檔。

這六大功能亮點共同構筑了合合信息大模型加速器2.0 的核心競爭力，“破局”傳統文檔解析的瓶頸，為各行業的智能化轉型提供強大支持。

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三、技術優勢：AI驅動的全棧解決方案

合合信息大模型加速器2.0通過領先的AI技術，形成了完整的端到端文檔解析解決方案，融合邏輯版面分析、深度學習、全流程優化及場景適配性，為行業提供精準且高效的數據處理工具。

1、邏輯版面分析：文檔結構的精準還原

隨著文檔內容與結構復雜性逐漸增加，傳統的物理布局分析技術已經難以滿足日益增長的精準性需求。邏輯版面分析（Document Logical Analysis, DLA）融合了文檔元素的物理位置與語義信息，使得文檔解析從單純的視覺層面深入到語義層次。其核心目標在于構建文檔的語義結構樹，從而實現文檔元素的精準分類，如標題、段落、圖表、公式及頁腳頁眉等。

以合合信息的TextIn算法為例，算法核心使用Transformer架構，精準預測每個段落與其鄰近段落的關系，包括子標題、主標題、表格標題以及段落的合并、并列關系。通過識別并確認這些語義關系，形成精確的樹狀結構，呈現出清晰的目錄架構。

2、深度學習與開放詞匯檢測：適應復雜場景

合合信息自主研發的DocUNet、U2Net等深度學習模型，與先進的生成式AI技術結合，有效應對海量真實文檔的復雜布局需求，特別是醫學、工程領域存在的歷史文檔數據缺失、掃描件質量低下等問題。

傳統工具如WebPlotDigitizer、Tesseract OCR等，雖能完成基本圖表識別，但在精度、復雜度和易用性方面均存在不足。合合信息通過全新的深度學習技術與視覺Transformer架構，能精準、高效地識別并解析復雜圖表類型，包括堆疊柱狀圖等多種復雜結構。

3、全流程優化：端到端的處理鏈條

合合信息的解析模塊覆蓋從圖像預處理到語義分析的完整流程，有更好的應用級效果：

1. 圖表檢測與定位：采用高效的級聯檢測策略，精準定位圖表位置。
2. 圖表類型分類：基于CNN和視覺Transformer技術實現圖表類型高精度分類。
3. 圖表結構分析：使用視覺-語言預訓練模型，精準解析圖表布局、數據點和顏色編碼邏輯。
4. 數據重建與映射：利用線性插值算法實現圖像元素到結構化數據的精確轉換，確保數據的高完整性。

4、行業適配性：精準滿足各行業需求

合合信息大模型加速器2.0針對金融、教育、醫療、科研等47個特定應用場景進行深度優化，提升行業數據處理效率與準確性。

科研領域

高效解析論文和報告中的圖表和文本，助力精準知識庫構建與學術成果高效復用。

圖11：很好的輔助理解了論文的脈絡，包括研究方法等內容，更方便復現論文。

圖12：幫忙提取出了論文實驗結果的表格，不需要手動打字構造，節省了大量時間。

教育領域

自動批改和分析試卷、作業，及時反饋錯誤并解析原因，助力教學效率提升。

圖13：不僅給出答案和正誤判斷，還幫忙分析了可能的原因。

金融領域

精準解析上市公司年報的財務數據及圖表，提供實時風險預警與精準財務分析支持。

圖14：對金融財報進行了詳盡的解析。

企業服務

應用于RPA自動化流程，快速實現合同、報告等重要文檔的結構化處理，大幅降低人力成本，支持高效數據溯源。

圖15：企業服務 - 合同文檔解析示例。

合合信息的AI驅動全棧解決方案，持續賦能各行各業，推動數據驅動的智能化轉型與升級。

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四、用戶體驗與生態共建：零門檻試用，靈活接入

合合信息致力于構建開放且便捷的用戶體驗，提供了功能強大的在線平臺和靈活的開發者生態，讓個人開發者與企業用戶都能輕松享受到AI賦能的高效便捷。

零門檻試用平臺：即傳即用，實時預覽

合合信息提供的在線試用平臺支持多種文檔格式（如PDF、Doc、PNG）的便捷上傳與實時預覽編輯。用戶無需具備編程能力，即可一鍵完成文檔的智能轉換與結構化數據提取，大幅降低了技術使用門檻，實現非技術用戶的無障礙體驗。

p.s.上面的功能演示圖片均為在線平臺測試結果 ~

靈活的API與SDK接入方案

合合信息為開發者與企業客戶提供了全面、靈活的API與SDK方案，支持實時調用、異步處理及私有化部署等多種模式，可靈活適應高并發在線場景和離線處理需求。清晰明了的代碼示例幫助開發者快速接入，輕松打造個性化知識庫和智能問答系統。

例如python接口代碼：

import requests
import jsondef get_file_content(filePath):with open(filePath, 'rb') as fp:return fp.read()class TextinOcr(object):def __init__(self, app_id, app_secret):self._app_id = app_idself._app_secret = app_secretself.host = 'https://api.textin.com'def recognize_pdf2md(self, image_path, options, is_url=False):"""pdf to markdown:param options: request params:param image_path: string:param is_url: bool:return: responseoptions = {'pdf_pwd': None,'dpi': 144,  # 設置dpi為144'page_start': 0,'page_count': 1000,  # 設置解析的頁數為1000頁'apply_document_tree': 0,'markdown_details': 1,'page_details': 0,  # 不包含頁面細節信息'table_flavor': 'md','get_image': 'none','parse_mode': 'scan',  # 解析模式設為scan}"""url = self.host + '/ai/service/v1/pdf_to_markdown'headers = {'x-ti-app-id': self._app_id,'x-ti-secret-code': self._app_secret}if is_url:image = image_pathheaders['Content-Type'] = 'text/plain'else:image = get_file_content(image_path)headers['Content-Type'] = 'application/octet-stream'return requests.post(url, data=image, headers=headers, params=options)if __name__ == "__main__":# 請登錄后前往 “工作臺-賬號設置-開發者信息” 查看 app-id/app-secrettextin = TextinOcr('#####c07db002663f3b085#####', '######1b1b11a9f9bcd7cc7b######')# 示例 1：傳輸文件image = 'file/example.pdf'resp = textin.recognize_pdf2md(image, {'page_start': 0,'page_count': 1000,  # 設置解析頁數為1000頁'table_flavor': 'md','parse_mode': 'scan',  # 設置解析模式為scan模式'page_details': 0,  # 不包含頁面細節'markdown_details': 1,'apply_document_tree': 1,'dpi': 144  # 分辨率設置為144 dpi})print("request time: ", resp.elapsed.total_seconds())result = json.loads(resp.text)with open('result_1.json', 'w', encoding='utf-8') as fw:json.dump(result, fw, indent=4, ensure_ascii=False)# 示例 2：傳輸 URLimage = 'https://example.com/example.pdf'resp = textin.recognize_pdf2md(image, {'page_start': 0,'page_count': 1000,  # 設置解析頁數為1000頁'table_flavor': 'md','parse_mode': 'scan',  # 設置解析模式為scan模式'page_details': 0,  # 不包含頁面細節'markdown_details': 1,'apply_document_tree': 1,'dpi': 144  # 分辨率設置為144 dpi}, True)print("request time: ", resp.elapsed.total_seconds())result = json.loads(resp.text)with open('result_2.json', 'w', encoding='utf-8') as fw:json.dump(result, fw, indent=4, ensure_ascii=False)

智能溯源功能：用得更放心

隨著大模型在行業中的深入應用，精準且可追溯的數據變得至關重要。為此，合合信息推出了知識庫智能溯源功能，用戶在“投喂”知識庫的Markdown或JSON文件中，能清晰地標記頁碼、坐標等空間位置信息，從而實現對任意句子、段落的快速溯源和復核。

例如，在財務分析場景中，當大模型從數千頁的財報文件中精準抽取收入、利潤等關鍵數據后，分析師可以通過溯源功能快速定位原始表格與頁面，有效防范數據錯漏，保障信息的高度可靠性和準確性。這一功能極大提升了用戶對大模型的信任感，使行業安心使用AI技術。

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五、展望未來：讓大模型更懂世界

我們一起測評了合合信息如何利用技術創新有效破解文檔與圖表解析難題，增強大模型對專業文檔的精準理解與應用能力。

合合信息大模型加速器2.0項目的啟動，不僅為海量非結構化數據的高效利用提供了解決方案，也為大模型在實際應用中的“理解力”提升奠定了堅實基礎。

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按官網說明，合合信息未來將繼續優化文檔解析與圖表解析技術，拓展多模態數據處理能力，計劃支持流程圖、思維導圖等多種非結構化內容的智能解析，進一步降低大模型“幻覺”風險，推動AI技術在更多領域落地應用。與此同時，通過開放生態共建，與開發者、行業專家共同探索更豐富的應用場景，實現數據智能化和決策科學化的跨越式升級。

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歡迎大家體驗并關注合合信息大模型加速器2.0，讓我們攜手開啟數據智能時代的新篇章！

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參考文章

1、Large OCR Model：多模態大模型的文字識別能力之痛，由OCR大模型來緩解
2、Exploring OCR Capabilities of GPT-4V(ision) : A Quantitative and In-depth Evaluation
3、An Empirical Study of Scaling Law for OCR
4、圖表解析技術：逆向提取圖表數據，需要哪幾步？
5、解析穩定率達99.99%！合合信息“大模型加速器2.0”助力AI打破“幻覺”
6、擊敗全球上千參賽隊伍，合合信息獲ICDAR“文本篡改檢測”賽道冠軍
7、中國信通院攜手合合信息發布《文本圖像篡改檢測系統技術要求》

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