在日常工作中，我们常常遇到无法直接复制的文档内容或图片内容，这些内容通常需要进行识别和解析。一个典型的例子是，当我们需要将折线图转化为表格数据时，手动操作既繁琐又容易出错。近期，我发现合合信息 TextIn 推出了全新解决方案——大模型加速器 2.0，专门解决这一问题。通过大规模预训练的基座模型，TextIn采用生成式学习方法，从图表的布局、线条、颜色、标记等多个维度进行深度建模。这样，它能够准确提取图表中的关键数据点、坐标轴信息、图例说明等内容，并将其转化为大模型能够理解的Markdown格式，在处理“柱形图+折线图”等复合式图表时，图表解析模块不仅能够精准解析不同类型图表的数据，还能够将这些图表数据还原为完整的Excel表格，进一步展示了文档解析引擎强大的“理解力”。
什么是 TextIn大模型加速器 2.0？
TextIn大模型加速器 2.0基于领先的智能文档处理技术，能够全方位解析多种文档格式，如PDF、Word、图片等，并能够处理复杂版式、布局、表格、图表以及其他图像内容。
大模型加速器 2.0核心功能包括：
- 文档解析能力升级：可以精准处理包含跨页表格、手写字符、公式等复杂内容的专业文献。其解析稳定率达到99.99%，并且单页处理时间比同类产品减少超过30%，有效实现表格信息的“无损”转换。
- 图表解析新功能：通过优化的图表解析模块，能够准确解析并将图表数据转化为大模型可理解的结构化数据，支持多种图表类型（如柱状图、折线图、饼图等）的解析，极大降低了数据遗漏或错误采集的风险。
- 溯源功能：帮助大模型精确定位文档中的原始内容，支持数据溯源，确保信息的真实性和可验证性。这一功能尤其适用于金融等领域，能够降低大模型“幻觉”的风险。
- 多领域应用支持：该加速器支持医疗、金融、教育、制造等多个行业的落地应用，并为企业及个人开发者提供了个性化行业知识库构建的能力，支持复杂文档的智能问答、总结和检索，提升大模型问答的可靠性。
通过这些创新功能，TextIn大模型加速器 2.0使得大模型能够更精准地理解和处理专业文献、图表及复杂数据，从而更好地服务于各行业的知识提取和决策支持。
接下来，我们将从两个方面，详细评测和体验 TextIn大模型加速器 2.0 的文档和图表智能解析能力。
一、准备工作
首先，访问 TextIn 官网：找到页面左上角的“体验中心”。之后，选择“通用文档解析”功能，开始体验。
TextIn智能文档处理-图像处理技术-大模型加速器-在线免费体验入口： https://www.textin.com/user/login?redirect=/&from=0320xpkx-pr-kol
登录进入系统之后，我们可以看到首页工作台界面如下图所示：
左边分别是参数配置和文件列表，中间是文件上传区域，右侧是解析结果区域。
接下来，我们先来体验一下图表解析能力。
二、图表智能解析能力测试
为了测试图表解析能力，我首先准备了几张图表数据，并将它们上传到工作台进行解析。
上传完成后，系统会自动开始识别图表内容，并进行智能解析，效果图如下：
在体验图表解析功能之前，我们需要先在左侧的“参数配置”中启用图表识别功能，保存设置后，重新进行图表识别，即可获得智能解析后的Excel表格数据。
接着，我测试了折线图+柱状图复合图表的解析效果。系统能够非常精准地还原折线图的数据，并将图表中的数据转化为Excel表格格式，解析效果如下图所示：
紧接着，我还尝试了一下柱状图和饼状图的解析效果
解析结果可以直接以Markdown格式复制出来，效果如下所示：
我发现除了可以对图表进行识别和解析，还可以对财务数据做详细分析，点击右侧的“大模型应用示例”，选择财务分析即可，效果如下图所示：
小结：
通过测试，我们可以看到，大模型加速器2.0在图表解析方面的能力非常强大。它不仅能够精准识别不同类型的图表，还能将这些图表的数据高效转化为结构化数据，并对结果做智能分析，帮助用户轻松获取所需信息，极大提高工作效率。
接下来，我们继续来体验一下文档解析能力。
三、文档解析能力测试
接下来，我们进行文档解析能力测试。我准备了两个文档，上传到系统后查看解析效果。
上传后，系统自动开始识别并处理文档中的内容。值得注意的是，在上传的PDF文档中，某些表格跨页，系统能够自动识别并合并上下两页的内容，确保数据的完整性和连贯性。
四、使用体验总结
通过对TextIn大模型加速器 2.0的体验，以下是我对其核心功能的总结：
1. 文档解析能力全面升级
TextIn大模型加速器 2.0能够精准处理跨页表格、合并单元格、手写字符等复杂内容，稳定率高达99.99%，处理速度比同类产品提升超过30%。它保证了表格信息的“无损”转换，特别适用于专业领域文档。
2. 图表数据“逆还原”能力
新版本在图表解析方面也有出色表现，能够将复杂的图表数据转化为结构化数据，减少了数据遗漏和错误采集的风险，使数据更易于分析和决策支持。
3. 突破版面解析难题，降低“大模型幻觉”风险
在面对复杂文档时，TextIn能够准确解析表格、图表及公式，尤其是在处理跨页长表格时，自动合并数据，确保表头与跨页内容的对应关系。这极大减少了AI在医疗、金融等领域的误解和错误。
五、意见与建议
支持彩色文档字体的还原及更多字体支持：目前系统在处理彩色文档时，未能完全还原彩色字体的颜色，且对部分英文字体的识别效果有待提高。希望未来版本能支持更多字体类型，并增强彩色字体的解析能力。
六、结语
通过对TextIn大模型加速器 2.0的深入体验，我们明显感受到其在文档解析、图表处理以及行业知识库构建方面的强大能力。优化后的功能显著提升了大模型处理复杂文档和图表的效率与准确度，无论是面对复杂的专业文献，还是多样化的图表数据，系统都能够精准、高效地解析和还原，尤其在处理跨页表格、密集表格以及复杂公式时，展现出了卓越的解析能力。TextIn大模型加速器 2.0有效降低了信息遗漏和错误采集的风险，提升了数据的精准度和可靠性，无疑为各行业提供了一个高效且准确的文档和数据解析工具，极大增强了大模型在各领域应用中的可靠性与效率。
如何学习大模型 AI ？
由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。
但是具体到个人，只能说是：
“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。
这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。
我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。
我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。
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第一阶段（10天）：初阶应用
该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。
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- 大模型是怎样获得「智能」的？
- 用好 AI 的核心心法
- 大模型应用业务架构
- 大模型应用技术架构
- 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
- 提示工程的意义和核心思想
- Prompt 典型构成
- 指令调优方法论
- 思维链和思维树
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第二阶段（30天）：高阶应用
该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。
- 为什么要做 RAG
- 搭建一个简单的 ChatPDF
- 检索的基础概念
- 什么是向量表示（Embeddings）
- 向量数据库与向量检索
- 基于向量检索的 RAG
- 搭建 RAG 系统的扩展知识
- 混合检索与 RAG-Fusion 简介
- 向量模型本地部署
- …
第三阶段（30天）：模型训练
恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。
到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？
- 为什么要做 RAG
- 什么是模型
- 什么是模型训练
- 求解器 & 损失函数简介
- 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
- 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
- Transformer结构简介
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- 实验数据集的构建
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第四阶段（20天）：商业闭环
对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。
- 硬件选型
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- 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
- 在本地计算机运行大模型
- 大模型的私有化部署
- 基于 vLLM 部署大模型
- 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
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学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。
如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。
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