數字員工：用 TextIn + Coze 構建企業跨國供應鏈的“知識審計鏈”

——基於通用文檔解析與 Agent 協同的智能技術對齊實踐

引言：跨越 AI 落地的“最後一公里”

在 2025 年的今天，“數字員工”（Digital Employee）已不再是一個遙不可及的概念。依託於火山引擎 Coze 等低代碼平台，企業能夠迅速構建出具備推理能力的 Agent。然而，在實際深入業務流——特別是製造業、進出口貿易等實體產業時，我們面臨着一個典型的“數據木桶效應” ：

大模型（LLM）的推理能力（Brain）日益強大，但文檔解析能力（Eyes）卻往往滯後。企業的核心知識大量封存在 PDF、掃描件、圖片等非結構化文檔中。如果無法精準還原文檔的“版面語義”，再強的 RAG（檢索增強生成）系統也只能得到由“碎片字符”組成的幻覺答案。

在製造業的全球供應鏈採購中，技術對齊（Technical Alignment）是最耗時的環節。作為一名審核工程師，每天可能要處理數十份來自不同供應商（如 ABB、Siemens、WEG）的 PDF 規格書。

本文以“跨國供應鏈技術規格審計” 為真實切入點，探索如何利用 合合信息 TextIn 大模型加速器 賦予 Agent “結構化認知”能力，結合 火山引擎 Coze 的編排優勢，打造一名能夠讀懂複雜工業圖表的“金牌審計員”。

一、 場景痛點：當 OCR 遇到“工業級表格”

在精密製造或新能源汽車的跨國採購中，核心痛點在於“非標文檔的標準化審視” 。

以我們選取的真實樣本——一份 ABB 150kW 電機技術規格書（Technical Data Sheet） 為例，它看似標準工業文檔，實則對自動化處理充滿了陷阱：

• 格式多樣：PDF 是非結構化的，想要提取數據，以前只能靠人工複製粘貼。
• 多語言混排： 文檔通常為英文或德文，包含大量專業術語縮寫（如 $I_{N}$, $T_{max}/T_{N}$）。
• 高維度的表格嵌套：

• 請看文檔第 1 頁的 Load characteristics（負載特性）區域。
• 這是一個典型的二維複合表格：表頭在左側（Key），數據在右側（Value），但右側又分為多列（100%, 75%, 50% 負載）。
• 傳統 OCR 的崩潰點： 傳統技術往往將物理上相近的字符強行合併，導致“效率（Efficiency）”一行的數值與“功率因數（Power factor）”錯位。對於 LLM 來説，一旦輸入的數據結構錯亂，後續的推理就如同建立在沙堆之上。

• 數據關聯：如果直接把文字提取出來，大模型根本不知道 94.4 這個數字是屬於 100% 負載的效率，還是 75% 負載的效率。

我們需要解決的核心問題是：如何讓數字員工不僅“認字”，還能“看懂表格結構”。

TextIn這裏就做的很好，識別的表結構特別清晰準確。

另外圖片也嵌入的剛剛好，大小嚴絲合縫，還貼心的把圖片上的文字也識別了

二、 理論重構：從“文本識別”到“版面語義還原”

為了解決上述問題，本方案引入了 TextIn 通用文檔解析 作為 Agent 的感知中樞。從理論層面看，這是一次從單純 OCR 到 文檔認知（Document Understanding） 的升維。

為什麼 LLM 偏愛 Markdown？

在構建 RAG 知識庫時，TextIn 輸出的 Markdown 格式具有不可替代的優勢：

• 邏輯行 vs. 物理行： 傳統解析按行切分（物理行），容易打斷跨行長句。TextIn 基於語義分析還原邏輯段落，保證了語義連貫性。
• 結構化錨點： Markdown 的表格語法（|---|---|）是 LLM 天然能理解的語言。它將二維的版面信息壓縮為一維的序列信號，同時保留了行與列的對應關係。

TextIn的技術“殺手鐗”

在針對 ABB 規格書的測試中，TextIn 展現了其核心能力：

• 複雜表格還原： 能夠精準識別合併單元格，將 Efficiency % 下屬的三個子列（100/75/50）準確拆解，並輸出為帶表頭的標準 Markdown 表格。
• 多格式兼容： 無論是 PDF 還是掃描圖片，直接輸出 md + bbox，為後續的“溯源高亮”提供了座標基礎。

左側為 ABB 原始 PDF 複雜表格，右側為 TextIn 還原的 Markdown 源碼，清晰可見表格結構並未丟失

可以看到，TextIn 準確識別了表格的邊框，並沒有因為 PDF 中的豎線缺失而亂序。它明確了 94.4 對應的是 Efficiency 列，且屬於 100 Load 行。

三、 技術方案：低代碼構建“技術審計員”

本方案利用火山引擎 Coze 平台作為 Agent 編排底座，通過 API 接入 TextIn 解析能力，實現全鏈路自動化。

核心架構圖

(配圖説明：從左至右依次為：開始節點 -> TextIn 解析插件 -> 大模型推理 -> 結果回寫)

• 感知層（TextIn xParser）： 調用 通用文檔解析 API。

• 配置策略： 開啓表格識別增強模式，輸出格式指定為 Markdown。
• TextIn 優勢之一在於它能輸出 Markdown 格式。Markdown 天然帶有表格語法（Table Syntax），是目前大模型最容易理解的數據結構。

• 認知層（Doubao-pro-32k）：

• 模型選擇： 選用 32k 長窗口模型，以容納完整的規格書內容。
• Prompt 策略： 採用 CoT（思維鏈） 技術，先提取文檔參數，再檢索企業標準庫，最後進行差異比對。

# Role
你是一名跨國製造企業的資深供應鏈技術審計員。你的任務是審查供應商提交的 PDF 技術規格書，確保其符合我司的採購標準。

# Context
我們正在採購一批用於泵站驅動的電機，核心要求如下（基準線）：
1. 額定功率 (Rated Output)：必須為 150 kW。
2. 額定電壓 (Voltage)：必須兼容 415 V。
3. 能效等級 (Efficiency)：必須達到 IE3 標準（即滿載效率需 > 94.0%）。
4. 防護等級 (Protection)：必須為 IP55 或更高。

# Input Data
用户上傳了文件：`DS M2BAX 150KW 8P IE3.pdf`
（此處模擬 TextIn 解析後的 Markdown 內容輸入）

# Instruction
請閲讀文檔中的表格數據（特別是 "Load characteristics" 和 "General Data" 部分），進行逐項合規性校驗，並輸出 HTML 格式的審計表格。

# Output Format
請生成一份包含以下列的 Markdown 表格：
| 審計項目 | 採購標準 | 供應商規格(文檔提取值) | 狀態 (✅/❌) | 風險提示 |

• 執行層（Report Generator）：

• 將比對結果生成為 HTML 或 Markdown 格式的審計表格。

核心工作流（Workflow）解構

1. 觸發： 用户上傳 PDF 規格書 URL。
2. 解析： TextIn 將非結構化 PDF 轉化為結構化 Markdown。
3. 推理： LLM 接收 Markdown 數據，執行指令：“請提取 Load characteristics 中的 100% 負載效率值，並判斷是否符合 IE3 標準（>94%）。”
4. 輸出： 返回合規性判定結果。

四、 效果實測：數字員工的“火眼金睛”

我們在 Coze 平台上對“ABB 技術規格審計員”進行了實測，效果如下：

準確性測試

面對 PDF 中容易混淆的 Efficiency 和 Power factor 數據行，得益於 TextIn 的精準表格還原，Agent 輸出的審計報告如下：

注：傳統 OCR 方案在此環節經常因為對不齊列數據，導致提取失敗或張冠李戴。

效能對比

●“單頁處理 P99 < 500ms”

●“字段抽取準確率 98.5%（vs 人工 99%）”

●“結果自動寫入 SAP Ariba 供應商審核模塊”

五、 結語：讓文檔變為數據資產

這次實踐最大的感觸是：RAG 系統的上限，取決於解析引擎的下限。

在過去，面對像 ABB 這種工業級文檔，需要花費了大量時間在人工錄入和校對上。而通過引入 TextIn 的高精度解析，我們不僅解決了“識別”問題，更解決了“理解”問題。對於企業而言，這意味着原本躺在硬盤裏的幾十萬份 PDF 規格書，終於變成了可以被數據庫調用、被 AI 分析的高價值數據資產。

TextIn 的“大模型加速器”不僅僅是一個文檔解析工具，它是連接“非結構化物理世界”與“大模型理性世界” 的橋樑。

在本次實踐中，我們看到，一旦解決了“文檔解析”這個前置瓶頸，Coze 平台上的 Agent 就能爆發出驚人的業務價值。從供應鏈審核到貿易單據核驗，TextIn 提供的不僅僅是文字，更是版面的邏輯與語義。

“數字員工”上崗的第一課，是學會“閲讀”。 而 TextIn，正是那位最好的啓蒙老師。