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Dec 27 2025

程序員洲洲 - 【TextIn大模型加速器 + 火山引擎】用Coze+TextIn+飛書搭建全自動論文處理AI工作流

一、前言：科研文獻處理的痛點與AI工具的破局之道 上週三晚上十點，實驗室的燈還亮着。我對着電腦裏十幾篇待整理的英文論文，第5次打開 PDF 閲讀器、OCR 工具、Excel 表格來回切換 —— 剛把一篇多欄論文的摘要提取出來，格式就亂成了一團；公式識別錯誤導致數據核對返工，好不容易整理完的關鍵詞，還得手動複製粘貼到團隊共享表格裏。 作為一名科研工作者，文獻處理早已成了

鏈路 , 數據 , midjourney , aigc , 文檔解析

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Nov 30 2025

mob64ca12dba5b0 - langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫

在構建智能系統時，如何有效地將多個文檔掛載為一個知識庫是一個非常重要的技術問題。這裏，我們將探討“langchain 怎麼掛載多個文檔形成一個知識庫”，以詳盡的結構記錄解決方案的實現過程。 問題背景 在機器學習和自然語言處理應用中，知識庫是一個核心組件，它用於存儲和組織信息，以供後續檢索和使用。在面對大量文檔時，我們需要將其整合為一個統一的知識庫。有效的知識庫能夠顯著提高模型的響

元數據 , aigc , 文檔解析 , 解決方案

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Dec 16 2025

合合信息解決方案 - RAG 技術如何讓大模型更好地處理私有文檔？

2025 年 12 月，OpenAI 正式發佈 GPT-5.2 大模型，以 “職場效率革新” 為核心，推出三版本細分策略，在編程、長文檔分析、多模態處理等專業知識工作場景中實現顯著突破，進一步推動大模型在企業級場景的深度應用。而隨着大模型在科研輔助、金融建模、內部知識庫搭建等私有文檔處理場景的需求激增，RAG（檢索增強生成）技術作為解決大模型私有數據訪問、降低幻覺風險的關鍵方案，

機器學習 , 人工智能 , 文檔解析 , 文檔處理 , 結構化

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Dec 16 2025

合合信息解決方案 - 如何減少大模型基於文檔回答時的幻覺問題？

12 月 10 日，智譜 AI 正式開源最新多模態大模型 GLM-4.6V，其在圖像理解、圖表解析、細粒度視覺描述等領域的表現全面超越 GPT-4V、Qwen-VL 等主流模型，為基於文檔的智能問答、分析生成提供了更強大的技術支撐。 多模態大模型在處理含複雜表格、手寫批註、多元素融合的文檔時，長期存在因信息提取不精準、語義理解不充分而產生 “幻覺”—— 輸出與文

機器學習 , 數據 , 人工智能 , 文檔解析 , 結構化

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Dec 30 2025

冰淇淋紅茶Q - 文檔解析與問答實戰——三步搭建基於TextIn與Coze的智能文檔Agent方案

一、引言 1.1 複雜文檔的感知瓶頸 當前，以大語言模型（LLM）為核心的智能體（Agent）技術，正快速融入法律文書問答、合同條款比對、技術標準解讀等企業核心業務流程中。基於自主任務理解、步驟規劃與工具調用能力，智能體能夠可靠執行教育科研輔助、法律信息提取、合同自動比對、標準結構化解析等一系列複雜業務操作，有效提升效率與準確性。 然而，當Agent真正

人工智能 , 深度學習 , 文檔解析 , 結構化 , Markdown

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Dec 16 2025

合合信息解決方案 - 如何將公司內部知識庫（Word/PDF）接入大模型？

2025 年 12 月，OpenAI 正式發佈以 “職場效率革新” 為核心的 GPT-5.2 大模型，其在長文檔分析、多模態理解、專業場景推理等領域的突破性表現，為企業激活內部知識資產提供了全新可能。對於企業而言，GPT-5.2 的強大能力不至於通用問答—— 真正的核心需求，是讓這一先進大模型能夠 “讀懂” 公司內部海量的 Word 技術文檔、PDF 合同協議、Excel 數據報

機器學習 , 上傳 , 人工智能 , 文檔解析 , 結構化

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