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要想LLM大模型性能更佳，我们需要喂给模型看得懂的高质量数据。那有没有一种方法，能让我们把各种文档“读懂”，再喂给大模型使用呢？
如果你用传统OCR工具直接从PDF中提取文本，结果往往是乱序、缺失、格式错乱。因为实际文档中常包含公式、表格、手写批注、文字段落等各种难以提取的元素。
图1. 覆盖全面，支持公式、手写体、图表内容的解析
我们调研并实测了一批当前主流的开源模型，包括更适用于论文解析的Nougat，专精于表格数据提取的MinerU，针对手写体优化的GOT-OCR，适用于技术文档的Marker，擅长处理复杂多语言混排文档的Surya，专门处理政府招标文档表格的Camelot，以及擅长金融类表格分析的TATR。
图2. 测试文件种类二十余种
上述模型各有优势，对于标准化文档已经够用了。但面对真实业务场景下的复杂文档，比如学术论文、财报、合同、工程图纸、试卷等，尤其涉及到文档中的复杂表格内容，模型往往就错误百出了。
一、什么样的文档解析工具才真正好用？
结合实际业务中的需求：能够识别文档中的所有信息，将文档解析为Markdown格式，并按常见的阅读顺序进行还原，从而赋能下游各类大语言模型任务。我们总结出理想中的文档解析引擎应具备以下几个核心能力：
✅ 识别能力覆盖全面：具有各类常见文档的识别解析能力，对有线无线表格、章节、标题、列表、公式、手写体、扫描件全部精准识别并结构化输出；
图3. 试卷的手写体识别，上半图是凌乱的手写字
✅ 表格识别强大：支持跨行合并、嵌套表格、带注释的复杂表格，100页文档1.5秒搞定；
✅ 输入输出灵活：输入：在线可用、API调用实时响应、本地部署也支持，一次性可处理万页以上的数据；输出：Markdown / JSON 格式输出，便于下游模型使用；
✅ 可溯源：抽取出来的内容可以溯源到原文位置，对长文档校验非常关键。同时能直接与文档问答，针对特定内容交互理解。
✅ 一次搞定多种格式：支持 PDF / Word / DOCX / HTML / JPG / PNG 等格式；
二、实战测评：基于真实样本的全方位评估
测评指标中分了6个维度，针对标题、段落、文本、阅读顺序、公式、表格进行定量测评。基于前文提到的大量真实样本，从多个维度评估了解析效果：
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文件类型：PDF 扫描件、图像文件、电子文档；
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内容种类：印刷体 + 手写字体，涵盖中英文；
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场景分布：学术论文、商业报告、教育试卷、政府公文、工程图纸等。
最终我们找到了一个相对综合表现较好的文档解析工具 TextIn ParseX 。
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它不是简单的OCR，也不是普通的PDF转Markdown工具，而是一个专为LLM定制的通用文档解析服务。在多项测试中，TextIn ParseX 表现稳定，尤其在表格识别方面尤为突出，但公式识别相对一般。
三、别让文档成为LLM落地的瓶颈很多人低估了文档解析的重要性。但实际上，文档质量决定了AI理解的上限。如果你正在构建 RAG、Agent 或知识库系统，可以考虑将TextIn ParseX作为你的文档预处理引擎。
因为你需要的不只是一个“能跑”的工具，而是一个稳定、准确、快速、可持续迭代的文档理解工具。你可以点击链接快速体验，直接上传文档进行测试。如需深度测试或大批量处理，也支持本地部署。
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