北京
最近密切接觸了8家AI初創團隊，我帶了一個疑問：人效最高、以一當十的明星創業公司，都是怎么搭企業知識庫的？
有個很強的感受：方法可能不同，但越牛的公司，在追求效率上越是不遺余力。
甚至有幾個在五道口、知春里的00后founder，早就不止是企業知識庫，把自己的日常數據也全面解析了。
用投資人的眼光看，越是早期的草臺班子，誰的企業數據庫做的越細、越好，越有可能在拼刺刀一樣的競爭里，靠細節殺出來。
對有基礎的中大型公司，數據系統某種程度上也決定了公司發展的上限和未來。
我學了幾招怎么搭企業知識庫，給大家看看效果。
大模型時代文本處理的理想引擎：TextIn
乍一看，很多公司都用Dify、ima、扣子等來搭知識庫，但我好奇背后的解析能力、context處理、長文本、圖片識別等等，都是怎么實現的。
然后發現，很多是基于 TextIn的能力。
TextIn是一個智能文件數據處理平臺，“掃描全能王”、“名片全能王”、“啟信寶”等等都是他們家的，可以說企業痛點和ToB文檔處理經驗豐富。
想有高質量數據，首先得文檔解析，是知識庫數據集的源頭，它直接決定了問答的準確性。
特別是在海量文檔規模場景下，文檔解析服務質量直接決定了知識庫產品的終端性能。
在知識庫交付的過程中，經常會出現這樣的問題：
表格錯位、公式展示不出來、標題識別錯亂，沒有層級關系、圖文結構信息丟失等。
都會導致后續的分塊、檢索召回動作都是基于一個錯誤的數據源基礎上錯上加錯，這也是為什么很多AI模型產品直接用處理不好。
大小公司，都想找到一種相對最優的解析服務，盡可能的提升數據源質量，降低數據治理成本。
下面帶大家看看怎么解析數據。
文檔解析，一鍵轉Markdown
要想LLM大模型性能更佳，我們需要喂給模型看得懂的高質量數據。
像研報、圖表這種，人能看懂，大模型就不一定能理解。
那有沒有一種方法，能讓我們把各種文檔“讀懂”，再喂給大模型使用呢？
TextIn用了分區提取的方式，先厘清邏輯，再分別識別轉成Markdown，圖文對應，數字精準，我用的時候就沒發現錯。
之前用傳統OCR工具，直接從PDF中提取文本，結果經常是亂序、缺失、格式錯亂。
因為實際文檔中常包含公式、表格、手寫批注、文字段落等，各種難以提取的元素。
TextIn的表格處理，活很細。
看結果就是格式識別很準確、細節數字很精確，小數點后面再多位、灰色的注釋小數字，都能有效提煉。
英文為主的復雜圖表，人看了都模糊。
像這個復雜的長文檔，放以前我想處理表格數據、驗算、轉化格式，AI工具很難找到一個能用的。
上百頁的表格文件，看右側解析的效果，把表格就一個一個很清晰摘取了下來。
轉Markdown，后面再想加工就容易多了！
即便有日文、格式不統一，處理起來也不在話下。
還有像這樣圖片歪歪扭扭的，字跡邊緣變形。
可以先用“切邊矯正”把傾斜的正過來，然后再用“去水印”把覆蓋在字跡上的干擾去掉。
單獨一個小功能拎出來，都是剛需。
甚至拿來處理圖像，都快能當PS來用了。
我自己的產品，“意識永藏”，公司介紹PPT，也可以做系統摘取。
很多時候拿到一個PDF，想引用或者加工，很不方便，有了TextIn解析，再下載成新的可編輯的格式，才是開啟了AI的第一步。
海外發票有的密密麻麻讓人頭疼，解析之后立刻變清爽了！
在TextIn基礎上，用扣子搭建企業知識庫
再給大家演示一下，企業知識庫可以怎么用扣子來搭。
從扣子主頁進去后，在“工作空間-資源庫”中，我們可以在右上角直接添加資源。
創建知識庫成功以后，就可以導入我們想要的文件。
企業里一大痛點是：信息沒沉淀、全在人的腦子里，以至于來了新人或者換了人，很多事情就很難接上。
而一個信息齊全、歷史線索清晰、數據可檢索可復用的數據庫，對有目標的團隊來說，就太有幫助了。
如果是在扣子直接導入Excel、PDF、PPT、Word等等各種格式的文件，就又回到了開始那個問題：復雜圖表數據等可能解析不明白。
這里我就直接導入了TextIn解析過后的Markdown格式，模型再去理解和提取，準確度就高了很多。
這也是為什么很多企業知識庫形同虛設的原因——數據太差了，既有的信息沒經過加工整理。
點左上角加號?，再之后我們就可以根據公司需要，用扣子靈活創建智能體了。
比方說，專屬自家的人力、財務、法務智能體，接入相關知識庫，就像是給原本的智能體接上了細分垂直的檢索圖書館。
像這里，為了給公司小白普及技術原理，我就設計了一個技術科普智能體，關聯有相關高質量信息和我們自身個性化條件的知識庫。
而智能體效果好的前提，就是知識庫質量高，而知識庫的質量，又源自于TextIn的信息處理。
企業調用API，效率就是性價比
如果你也想給自己、給公司，建設專屬的AI知識庫，特別是有大量PDF文件、手寫資料、復雜表格或多語言文檔需要處理——
強烈推薦你試試TextIn。
它可能不只是解決一個技術問題，而是能徹底改變你的工作方式。
即便是AI圈內，也有很多人低估了文檔解析的重要性。
但實際上，文檔質量決定了AI理解的上限。
如果你正在構建RAG、Agent 或知識庫系統，也不妨考慮將 TextIn作為你的文檔預處理引擎。
調用API也特別方便，而且成本不高。
我們需要的，不只是一個“能跑”的工具，而是一個穩定、準確、快速、可持續迭代的文檔理解工具。
把公司或者自己的數據，更好保留下來，也將是非常有價值、有意義的一件事吧……
如需體驗TextIn，可以掃描下方二維碼，添加福利官小助手，獲取免費額度；
如需深度測試或大批量處理，也支持本地部署。
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