EasyLink 文档解析实战：让非结构化数据为AI所用

合同处理：模糊合同也能自定义抽取。

即使合同扫描件很模糊，依然能抽出文本和公章信息，用户还可以自定义想要抽取的字段。

下面是合同抽取的完整流程演示——上传、识别字段、抽取结果一气呵成。

通用大模型、传统OCR vs. EasyLink：实际对比

光说好不行，我拿了一篇 NER 领域的论文，用豆包（视觉大模型）、传统 OCR 和 EasyLink 分别跑了一遍，看看结果差多少。

豆包：看懂大意，细节不够

我直接把论文 PDF 拖给豆包，它开始分析。

它输出的不是结构化信息，而是自然语言总结。文本提取方面，豆包能明白文章梗概，但具体字段——比如作者、摘要、关键词、实验配置——基本不会单独给你摘出来。

表格识别就更有意思了。数字和文字大部分能认出来，但行列关系错位，n_head 那列跟 P/R/F1 指标对不上号。

对模型结构图，豆包只是简单描述说'有 RoBERTa、BiLSTM、CRF 等'，模块间的连接关系全没提取。

说白了，豆包的结果更适合人类阅读，但想直接拿来做检索、统计分析，往往得再加工一遍。

传统 OCR：结构全丢，不靠谱

传统 OCR 就更别提了。下面是一个小例子，识别出来的文本格式烂得一塌糊涂，内容准确率也飘忽不定，只适合极短的纯文字片段。

换成表格或结构图，问题更大。看这张模型结构图，传统 OCR 只抓到零散文字，结构关系彻底丢失。

这样的结果对下游任务基本没用，得花大量人工去重新整理。

EasyLink：先分析版面，再精细化解析

EasyLink 的思路不太一样，它会先做版面分析，把标题、正文、表格、图片等区域分开，然后按阅读顺序逐一解析。

下图左边是原论文，右边是解析结果。可以看到标题、作者、摘要等区域都被正确分块，阅读顺序也还原了，没有出现标题串到段落中间的情况。

对于实验表格，EasyLink 会检测表格区域、重建行列结构，并理解上下文和单位，最后输出带行列头的结构化表格。

复杂的模型结构图呢？它不再只是逐字 OCR，而是识别模块框和箭头，把拓扑关系也还原出来。

下面这张对比表把三者差异总结得很清楚：

直接上代码：API 集成

EasyLink 提供 REST API，注册账号后到访问密钥管理页面创建一个 Key。

随便填个名字，生成后保管好，别在公开仓库泄露。

调用接口主要两步：提交任务（POST /v1/easydoc/parse），然后轮询拿结果（GET /v1/easydoc/result/{task_id}）。我用 Python 写了个简易脚本，解析刚才那篇论文，代码如下：

import json, time, requests

def submit_request(file_path, api_key):
    api_url = "https://api.easylink-ai.com/v1/easydoc/parse"
    headers = {'api-key': api_key}
    with open(file_path, 'rb') as file_obj:
        files = {'files': file_obj}
        data = {'mode': 'doc-parse-premium'}  # 解析模式，可选 paper-parse 等
    response = requests.post(api_url, headers=headers, files=files, data=data)
    if response.ok:
        result = response.json()
        print("任务提交成功。")
        return result['data']['task_id']
    else:
        print("任务提交失败:", response.text)
        return None

def check_task_status(task_id, api_key):
    status_url = f"https://api.easylink-ai.com/v1/easydoc/status/{task_id}"
    headers = {'api-key': api_key}
    while True:
        response = requests.get(status_url, headers=headers)
        if response.ok:
            status_data = response.json()
            task_status = status_data.get('data', {}).get('status')
            if task_status == 'completed':
                print("任务已完成，正在检索结果…")
                return True
            elif task_status == 'failed':
                print("任务失败:", status_data.get('data', {}).get('error_message'))
                return False
            else:
                print("检查任务状态失败:", response.text)
                return False
        time.sleep(5)

def get_task_result(task_id, api_key, output_path):
    result_url = f"https://api.easylink-ai.com/v1/easydoc/result/{task_id}"
    headers = {'api-key': api_key}
    response = requests.get(result_url, headers=headers)
    if response.ok:
        result_data = response.json()
        with open(output_path, 'w', encoding='utf-8') as out_file:
            json.dump(result_data, out_file, ensure_ascii=False, indent=4)
        print(f"结果已保存到 {output_path}")
        return result_data
    else:
        print("获取结果失败:", response.text)
        return None

def main():
    file_path = "your_paper.pdf"   # 替换成实际文件路径
    api_key = "your_api_key_here"  # 替换成你的 API Key
    output_path = "task_result.json"
    task_id = submit_request(file_path, api_key)
    if task_id and check_task_status(task_id, api_key):
        get_task_result(task_id, api_key, output_path)

if __name__ == "__main__":
    main()

跑完后，登录控制台左侧的任务列表就能看到结果。

点进去，解析好的论文内容一目了然。

如果想处理其他类型的文档，改 mode 参数即可，支持 doc-parse-premium、doc-parse-flash、doc-parse-lite、doc-parse-pro、paper-parse 等。官方文档有更详细的说明。

curl -X POST "https://api.easylink-ai.com/v1/easydoc/parse" \
-H "api-key: your_apikey_here" \
-F "files=@medical_record_001.pdf" \
-F "mode=premium"

总结：EasyLink 在复杂文档解析上确实比通用大模型和传统 OCR 靠谱，能直接产出结构化数据，省去大量人工清洗时间。API 集成也很方便，适合放进数据处理管道。偶尔遇到极端版式可能还会出点小错，但整体效果已经能对付大部分生产场景了。