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，文獻處理早已成了日常科研的 “隱形負擔”：每週至少8小時耗費在PDF轉文字、信息篩選、數據錄入上，遇到掃描版論文、複雜排版或小語種文獻，傳統OCR工具要麼識別不全，要麼格式錯亂，甚至連公式符號都會變成亂碼；彙總到飛書表格還得二次校對，往往一天下來 “幹活兩小時，整理大半天”。
相信不少科研人都有過類似的困擾：我們需要的是快速提取論文核心信息、高效沉澱研究數據，而不是在多工具切換和重複勞動中消耗精力。傳統工具的短板顯而易見 —— 無法適配學術論文的複雜版式，更難以實現 “解析 - 處理 - 同步” 的全鏈路自動化。
而這一切，正在被 AI 工具的組合創新改變。即使大模型在科研場景深度滲透，但高質量的文檔解析始終是釋放大模型能力的 “第一道門檻”。正是瞄準這一痛點，我用Coze+TextIn+飛書搭建了全自動論文處理AI工作流。
無需複雜編碼，僅通過可視化拖拽即可串聯工具，既能解決多格式論文的高精度解析難題，又能讓大模型快速處理提取的核心信息，最終自動同步到飛書表格實現數據沉澱。讓我們從繁瑣的文獻處理中解放出來，把時間真正用在核心研究上。
二、技術底層：為什麼是TextIn+Coze的工作流組合？
1.1 TextIn 大模型加速器：科研數據的 “高精度處理器”
在我看來，TextIn大模型加速器有三大優勢：
- 其一：首先在論文解析的核心環節，TextIn 大模型加速器展現出極強的場景適配能力 ，可以全面支持 PDF、圖片、Word 等十餘種常見學術文檔格式，且解析效率很高，百頁的長篇論文可實現秒級完成處理，遠超傳統OCR工具的處理速度。針對學術論文特有的多欄佈局、嵌套表格、複雜公式、圖表編號等結構化元素，TextIn 能實現精準識別與還原，避免了傳統工具解析後格式錯亂、信息缺失的問題。
- 其二是技術優勢，從 “字符提取” 升級為 “語義理解”，不僅能清晰區分標題、摘要、關鍵詞、正文、參考文獻等邏輯模塊，還能精準保留公式符號、段落結構等關係。
- 最後是科研適配：針對科研場景中多語言文獻混雜、排版格式多樣的痛點，TextIn提供了定製化的適配方案。其支持50+語種的精準識別，無論是英文、德文、日文等常見學術語種，還是小語種文獻，都能實現高效解析與信息提取。同時，面對模糊不清的老舊文獻、帶複雜水印的涉密論文等特殊素材，TextIn 的增強解析算法能有效過濾干擾信息，確保核心學術內容的完整提取。
1.2 Coze +飛書：低代碼搭建與高效協作的雙引擎
再説説 Coze 平台：它最核心的優勢在於提供了可視化的插件集成能力，這對非技術背景的科研人員尤為友好。我們無需掌握複雜的編程開發技能，僅通過拖拽、點選等簡單操作，就能快速將 TextIn 的解析能力與大模型的交互功能串聯起來 —— 從配置論文上傳的入口，到關聯 TextIn 的解析結果作為大模型的輸入源，整個流程都能在可視化界面中完成，大幅降低了自動化工作流的搭建門檻，讓科研人員能快速上手、按需調整流程。最後將識別結果能實時同步到飛書表格中，團隊成員可以直接在線編輯、批註文獻信息，無需反覆傳輸文件或手動彙總。
三、實戰教程：30 分鐘搭建全自動論文處理工作流
2.1 前期準備：工具與權限配置
首先我們需要登錄Coze平台，大家可以看看Coze的文檔中心，熟悉一下Coze的基本操作。
然後登錄合合信息的TextIn工作台平台，現在3000頁體驗喲。可以根據需要體驗一下TextIn的各類產品，比如當前比較熱門的通用文字識別、通用文檔解析等，這些也是待會我們要在Coze平台中要引入的插件功能。
2.2 三步搭建：從插件集成到流程跑通
接下來我們就來開始搭建Coze流程吧，我們搭建的可以算是通用Agent範例，不需要依賴Rag/分片策略等，主要可以分為三個核心步驟/環節：
- Coze 流程設計：新建工作流，添加 “TextIn 文檔解析” 插件，配置論文上傳入口（支持單篇 / 批量上傳）。
- 大模型交互配置：接入偏好大模型，設置 prompt 規則（如 “提取論文標題、摘要、關鍵詞、核心結論”），關聯 TextIn 解析結果作為輸入源。
- 飛書表格輸出：添加 “飛書表格” 插件，映射解析字段（論文標題→A 列、論文關鍵詞→B 列等）。 首先我們點擊Coze創建工作流，然後進行直觀的工作流描述，這樣如果後面有搭建Agent智能體的需求，可以讓智能體知道在什麼場景下調用該工作流。
然後創建開始節點，開始節點中需要配置兩個輸入變量，我這裏設置的是image類型的論文圖片input，還有飛書的文檔鏈接URL，飛書的文檔URL後續解析完成之後的寫入過程需要用到。
然後我們添加合合信息的TextIn ParseX解析插件，這個插件是專門LLM下游任務設計的通用文檔解析服務，識別文檔或圖片中的文字信息，將文檔解析為Markdown格式，並按常見的閲讀順序進行還原，可以賦能下游各類大語言模型任務。
這個ParseX插件是我們整個Coze工作流的重點環節，就是用來做智能文檔解析處理功能的。
添加之後我們將開始節點和ParseX節點串聯起來，然後設置ParseX對應的輸入為圖片，這樣就可以識別到輸入的論文了。
然後添加大模型節點，如圖所示，配置好對應的輸入、提示詞、用户提示詞即可。把ParseX識別的各類文字文本讓大模型進行對應的提取，並且按照規定好的格式輸出，比如按照Json格式輸出即可。
再接下來就是添加代碼節點，代碼節點的作用是獲取大模型的格式化輸出，設別嵌套的數據，然後進行對應的飛書字段映射，為後續寫入飛書文檔做鋪墊。
最後我們添加飛書多維表格插件節點，授權對應的飛書賬號之後，配置輸入與輸出，工作流就基本大功告成了！
最後我們把結束節點配置一下，工作流就搭建好了！最終的鏈路效果如下所示~總結一下鏈路：
- 觸發：由 “開始” 節點接收對應輸入數據（即觸發信號），啓動整個流程；
- 解析：通過 “ParseX” 節點對輸入內容進行數據解析，完成信息提取；
- LLM 處理：解析結果傳入 “大模型” 節點（這裏我選用豆包1.5Pro版本），由大模型進行內容處理；
- 回寫：大模型輸出結果經 “代碼” 節點處理後，通過 “add_records” 節點回寫數據；
- 收尾：最終由 “結束” 節點完成流程閉環。
後續如果各位小夥伴想搭建Agent，只需要在Coze創建智能體Agent中把這個工作流鏈路配置給Agent即可~
2.3 測試與優化：確保流程穩定高效
接下來我們測試整個工作流，看看是否能夠運行通過。
首先在飛書文檔創建對應的表格，創建需要的表格列，注意列名需要跟剛剛我們的飛書添加數據節點中的Python代碼中的對應列名要對應上，比如下圖所示。
這裏我選擇了一篇論文作為工作流測試，選擇這張圖片作為輸入測試，能從場景覆蓋、功能驗證、實用性三個維度充分檢驗工作流的可靠性，具體我覺得可以概括如下：
（1）覆蓋了科研論文的典型複雜格式，驗證ParseX適配性：
- 多元素排版適配：包含多欄佈局、中英雙語標題 / 作者 / 摘要、嵌套關鍵詞列表、公式 / 縮寫（如 GNN）等學術論文常見元素，能測試 TextIn 對複雜排版的解析精度；
- 多信息模塊覆蓋：同時包含期刊元數據（ISSN、DOI、卷期）、作者單位、收稿 / 修訂日期等工作流需提取的全量字段，可一次性驗證所有目標字段的提取完整性。
（2）驗證工作流的核心能力與完整流程：
- OCR 解析能力測試：圖片包含印刷體、中英文混排、標點符號（分號、逗號）等，能檢驗 TextIn 對學術文本的字符識別準確率（避免亂碼、錯字）；
- 結構化提取能力驗證：可驗證大模型節點是否能準確區分 “中文標題 / 英文標題”“中文摘要 / 英文摘要” 等同類字段，避免信息混淆；
- 端到端流程完整性：從圖片解析→字段提取→飛書表格輸出的全鏈路流程，能驗證 Coze 工作流的插件串聯、數據傳遞是否無斷點。
接着我們點擊開始節點，配置好飛書文檔URL鏈接和圖片之後，就可以點擊試運行了！
可以看到，整個過程大約5s左右就通過了整個流程，效率非常快，着實驚豔到我了，ParseX識別的數據也特別準確。後續找了其他論文多測了多次，大概發現P99處理耗時僅4.5s左右，效率可以説是遠超傳統OCR工具；同時從我個人的測試結果來看，ParseX的數據識別準確率是100%，單頁處理成本也非常低，可以説從耗時、精度到成本的全維度優勢，既刷新了流程效率的體驗，也讓這次自動化落地的效果着實驚豔。
我們再打開飛書文檔，就可以看到已經自動幫我們新增好對應的數據了。準確率我核對了一下，百分百正確，比如圖中的左上角的很小的ISSN號，是完全能夠對得上的，這一點也印證了ParseX的功能強大之處，而且效率很高，比人為手動的去挨個複製添加好很多。
四、場景價值：TextIn+Coze重新定義科研文獻處理效率
對單槍匹馬做研究的科研人而言，文獻處理曾是繞不開的 “重複勞作”—— 從前處理一篇論文的基礎信息，要先手動複製 PDF 內容、逐行錄入關鍵詞，整套流程至少耗費大幾分鐘。
而 TextIn+Coze 的工作流徹底重構了這個過程：從上傳論文到提取完標題、摘要、關鍵詞等核心信息，全程僅需5秒鐘，效率直接提升幾十倍。按每天處理10篇文獻計算，原本要耗1-2小時的整理工作，現在差不多2分鐘就能完成，這些精力足以用來打磨實驗方案、深度分析數據，真正把重心放回科研創新本身。
總結：AI 驅動科研工作流的未來方向
總的來説，我覺得這套工作流的核心價值是TextIn的高精度解析補上了科研數據 “輸入質量” 的短板，Coze 低代碼能力拉低了自動化的上手門檻，飛書表格則打通了數據 “輸出協同” 的環節 —— 三者形成完整閉環，讓科研文獻處理的效率被重新定義。
現在隨着大模型與垂直工具的深度綁定，正在讓科研工作流跳出 “多工具拼接” 的零散模式，轉向 “全鏈路自動化”；未來更多重複勞動會被 AI 接管，科研人員終於能把精力集中在核心創新上。
