快瞳通用文档解析技术是怎样赋能下游各类大语言模型任务？
、为什么不直接用大模型去解析文档？
在文档、票据结构化识别这个赛道上，大语言模型存在天然的局限性：
1.结构化数据生成效率低
大模型在处理表格、公式等结构化内容时，需消耗大量计算资源，生成速度慢且成本高昂。例如，生成复杂表格可能导致响应延迟或格式错误。
2.幻觉与准确性不足
大模型可能虚据（如编造表格内容）或偏离文档原意，尤其在处理专业领域文档时，缺乏对上下文和实体关系的精准把控。
3.格式兼容性差
大模型难以直接解析PDF、图像等非文本格式，且对多栏布局、合并单元格等复杂版式的理解能力有限。例如，ChatGPT在处理跨页表格时可能出现数据断裂。
4.缺乏专业领域适配
大模型的通用训练数据难以覆盖垂直领域（如金融、法律）的专业术语和文档结构，导致信息抽取精度不足。
二、快瞳通用文档解析技术的原理
文档解析技术是一类针对非结构化电子文档（如PDF、扫描件、图像）的智能化处理技术，其核心目标是将视觉信息与文本内容结合，还原文档的语义结构和逻辑关系。该技术通过计算机视觉、自然语言处理与版面分析算法的结合，解决传统OCR工具对复杂文档元素识别能力不足的问题。其核心功能包括：
1.多模态信息融合
系统对文档中的文字、表格、公式、图片、手写注释等元素进行联合解析，构建包含空间位置、层级关系的结构化数据模型。例如，双栏排版文档的阅读顺序还原需要同时分析文本块的物理位置和语义连贯性。
2.复杂版式理解
通过混合神经网络架构，识别文档中的表格合并单元格、跨页内容连续性、多级标题层级等特征。对于无线表格（无边框线表格），系统通过分析文本对齐方式和语义关联完成结构重建。
3.跨格式统一输出
将不同来源的文档（扫描件、手机照片、电子PDF等）统一转换为标准化的Markdown或JSON格式，保留原始文档的视觉结构和元素位置信息。例如，数学公式会被转换为LaTeX表达式，表格则生成带合并标记的HTML结构。
三、关键技术实现路径
快瞳文档解析系统的工作流程包含三个阶段：
1. 物理版面分析
- 元素检测：使用目标检测模型定位文本块、表格区域、图片等元素，处理元素重叠（如文字覆盖在图片上）和异常版式（如倾斜页面）。
- 阅读顺序预测：在多栏、跨页场景下，通过文本块坐标分析和语义连贯性判断确定阅读顺序。例如，学术论文的双栏内容需按"左栏→右栏→下一页左栏"的路径重组。
2. 逻辑结构重建
- 标题层级推断：基于字体大小、编号格式、段落间距等特征，构建文档目录树。深度学习方法可识别"1.2.3"类多级标题并建立父子关系。
- 表格语义解析：对合并单元格的处理需要联合分析行列对齐方式、表头语义以及跨页表格的数据关联性。部分系统采用图神经网络建模单元格间的关系。
3. 多模态输出生成
- 结构化存储：将解析结果封装为包含坐标、类型、内容的三元组，例如
{type:"table", content:"...", position:[x1,y1,x2,y2]}，便于后续检索或可视化。 - 交互式校验：通过可视化界面支持人工校对，例如点击表格可定位到原文位置，修改标题层级后自动更新目录树。
四、怎样赋能大语言模型？
文档解析技术与大语言模型（LLM）形成互补：
- 数据预处理：将非结构化文档转化为LLM可理解的带结构标记的文本，减少模型对无关版式信息的处理负担。实验表明，结构化输入可使LLM在问答任务中的准确率提升22%。
- 多模态扩展：为LLM提供图片描述、表格摘要等结构化信息，增强其在专业领域（如医学影像报告分析）的推理能力。
- 成本优化：预处理阶段完成表格还原、公式转换等高计算量任务，降低LLM直接处理原始文档的资源消耗。100页文档的端到端处理时间可从分钟级缩短至秒级。
五、应用场景与产业价值
该技术在以下领域产生显著影响：
1.知识管理系统
企业可将内部技术文档、合同等转换为结构化数据，构建支持语义检索的知识库。通过逻辑分块（而非简单按字数分割）提升检索相关性。
2.教育数字化
自动解析教材中的习题、答案与解析，保留公式和图表结构，助力题库系统建设。例如，数学应用题中的分步解答可被拆解为独立知识点。
3.金融合规分析
处理年报、审计报告中的复杂表格，提取财务指标并验证数据一致性。系统可识别跨页表格的连续性，避免人工转录错误。
4.多语言翻译
在保留原文版式的前提下实现精准翻译，解决传统工具因格式丢失导致的译文错位问题。例如，技术手册中的图表标题在多语言版本中保持位置一致。