當(dāng)前，大模型的發(fā)展正加速進入“強應(yīng)用”階段。中國信通院7月數(shù)據(jù)顯示，國內(nèi)已發(fā)布大模型超過1500個。如何打通諸多大模型落地的“最后一公里”，讓技術(shù)從“實驗室”走向“生產(chǎn)線”，成為全行業(yè)共同探索的課題。
近日，由合合信息TextIn打造，火山引擎提供平臺支撐的“大模型加速器”升級版正式發(fā)布。
雙方將共同打造文本智能領(lǐng)域的AI創(chuàng)新應(yīng)用，為企業(yè)與開發(fā)者提供一站式AI工程化能力，通過補全“從模型到應(yīng)用”的技術(shù)鏈路，共創(chuàng)大模型在泛行業(yè)中的應(yīng)用模式。
AI文檔解析為大模型落地鋪設(shè)“信息快車道”
在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進程中，文檔是核心的信息載體。企業(yè)端日常工作流程中產(chǎn)出了海量PDF、Word、圖片格式的文檔，這些文檔所承載的知識性內(nèi)容呈現(xiàn)出高度的“非結(jié)構(gòu)化”特點，如使用傳統(tǒng)的OCR（光學(xué)字符識別）技術(shù)進行處理，可能導(dǎo)致提取信息結(jié)構(gòu)混亂，表格、圖表信息提取不全，手寫字符識別難等問題，導(dǎo)致大模型無法獲取精確的專業(yè)信息，難以有效開展工作。
據(jù)合合信息技術(shù)團隊成員介紹，在大模型應(yīng)用過程中，不少開發(fā)團隊曾反饋大模型回答準(zhǔn)確性、系統(tǒng)響應(yīng)效率難達預(yù)期。發(fā)生此類問題的根源在于，傳統(tǒng)的文檔處理技術(shù)難以為大模型提供精度、質(zhì)量達標(biāo)的語料。合合信息TextIn發(fā)布的“大模型加速器”依托多模態(tài)文本智能處理技術(shù)，通過對各類非標(biāo)準(zhǔn)化文檔進行智能解析，挖掘高質(zhì)量語料，為大模型落地鋪設(shè)“信息快車道”。
據(jù)悉，TextIn“大模型加速器”具備超高精度與效率，能應(yīng)對上千種文檔中的無線表格、合并單元格、跨頁段落、多層級標(biāo)題、手寫字符等行業(yè)難點，解析穩(wěn)定率高達99.99%。此外，TextIn可精準(zhǔn)解析研報、論文、財報中的十余種專業(yè)圖表，將原始文檔轉(zhuǎn)化為機器真正“理解”的、高度結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)，讓大模型一鍵“讀懂”全球文檔，為醫(yī)療、制造、金融、教育、物流等領(lǐng)域的AI落地奠定堅實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
“AI創(chuàng)新應(yīng)用平臺”讓智能體搭建像“拼積木”般便利
隨著大模型應(yīng)用滲透，不同主體的需求分化逐漸明顯：大型企業(yè)注重“定制化”，方案需適配復(fù)雜流程、保障核心數(shù)據(jù)安全；中小開發(fā)者和個人用戶則追求“輕量化”，以低門檻工具快速驗證創(chuàng)意，這種“分層需求”正倒逼平臺提供更精準(zhǔn)的服務(wù)。
為滿足不同用戶需求，合合信息與火山引擎聯(lián)合，在火山引擎Hi Agent、Coze等AI應(yīng)用創(chuàng)新平臺中，共同實踐文檔解析領(lǐng)域的“企業(yè)級+開發(fā)者級”的分層設(shè)計，并提供配套部署方案，實現(xiàn)全場景覆蓋。
其中，Hi Agent聚焦企業(yè)級用戶，提供智能體從開發(fā)、評測、觀測到優(yōu)化的全周期管理，企業(yè)可從包括TextIn文檔解析模塊在內(nèi)的多個行業(yè)“模板”與MCP市場中挑選“工具”，通過低代碼與高代碼混合開發(fā)，快速搭建“數(shù)字員工”，以適配大型組織的復(fù)雜需求；Coze主要面向開發(fā)者與個人端用戶，以“低門檻、場景化”為核心，將智能體搭建簡化為“拼樂高”，降低文檔處理類Agent的開發(fā)門檻，助力開發(fā)者快速落地應(yīng)用。
在部署方式上，平臺支持公有云、私有化部署、生態(tài)共建、開源個人應(yīng)用等多種模式，既能保護企業(yè)內(nèi)部隱私數(shù)據(jù)，也為開發(fā)者提供了個性化技術(shù)試驗場，真正實現(xiàn) “按需選用、無縫集成”。未來，合合信息TextIn“大模型加速器”將持續(xù)攜手火山引擎等生態(tài)伙伴，深化技術(shù)協(xié)同，推動AI應(yīng)用向社會各行業(yè)滲透，實現(xiàn)“智能觸手可及”。
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