一、TextIn 大模型加速器
随着大模型技术的快速发展，大量结构化数据需求日益增大，但网络上绝大多数数据都是非结构化的。在大模型处理过程中，数据前处理阶段的结构化程度，对后续阶段的语义理解与逻辑推理能力有着极大的决定作用。
TextIn 解析引擎正从应用工具演变为研究基础设施，不仅加速了大模型在文档智能领域的研究进展，更重要的是，它通过提供真实、复杂、多样化的文档处理场景，推动了大模型在多模态理解、复杂推理和专业领域应用等方面的根本性突破。
核心优势
- 支持任意复杂布局：将任意版式的文档拆解为语义完整的段落，并按阅读顺序还原，更加适配大模型。
- 多元素高精度解析：准确提取标题、公式、图表、手写体、印章、跨页段落、页眉页脚、表单字段等各种元素，同时具备行业领先的表格识别能力，轻松解决合并单元格、跨页表格、无线表格等识别难题。
- 强大的语义理解和上下文感知：捕捉更多版面元素间的语义关系，让大模型更加读懂一份文档。
- 强大的预处理工具：无缝集成 TextIn 平台中的图像处理能力，文档带水印、图片有弯曲、模糊，都能搞定。
- 高精度坐标还原：JSON 结果包含高精度的页面、元素、字符级坐标数据，方便人工复核。
- 极简、智能、灵活的语义抽取：xParse 提供 prompt 模式和 Schema 模式两种抽取规则定制，帮助您根据业务需要实现更灵活的文档信息精准提取。
- 开发者友好：提供清晰的 API 文档和灵活的集成方式，支持 FastGPT、Coze、CherryStudio 等主流平台。
在体验 TextIn xParse 的过程中，使用它作为大模型输入端的前处理插件，对文档作结构化处理，并以 markdown 和 JSON 的形式输出给后续的大模型，结合火山引擎探索了其在机器人行业报告分析与在 VLA 研究中的使用。
二、行业报告分析与发展建议
首先是一个比较简单的文档解析工作流，主要是根据提示词对给定文档作定向解析，并根据文档内容给出指导建议。
2.1 场景描述
信息碎片化时代，精准搜索有效信息并梳理总结成为了一件困难的事情，经常大部分时间都花在整理信息上。找到的文献、报告等大多数篇幅很长，人工梳理耗时耗力，有些读下来不是想要的又浪费时间。
所以借助 Coze + TextIn 搭建了一个行业报告分析与发展建议工作流，流程泳道图如下：
2.2 工作流逻辑编排
由于 ParseX 插件的加持，整个工作流只需要 4 个节点即可实现该功能：
其中，ParseX 节点必要输入为文件路径，app_id 和 secret_code 为 TextIn 的开发者信息与密钥。
这一步，ParseX 作为文档解析预处理引擎，对文档内容进行标准化、增强、优化中间表示，结构识别与标记，并进行内容提取与初分类。针对下一步的大模型处理，降低了大模型的计算负担，提升了大模型的准确性。基本理念就是：
