在数字化时代，企业文档以爆炸式的速度增长，涵盖合同、财务报表、市场研究、项目文档等多种类型。这些信息大多以非结构化形式存在，给大模型（LLM）在企业场景中的应用带来了巨大挑战。随着生成式AI的兴起，企业希望借助大模型提升知识管理与业务决策效率，但面对文档格式复杂、数据质量参差不齐、隐私合规压力以及模型自身技术瓶颈，如何高效处理企业文档成为落地过程中的核心难题。
一、企业文档处理的核心挑战
1. 非结构化数据占比高
据《福布斯》技术委员会预测，企业数据中非结构化数据占比高达80%。这些数据分散在PDF、扫描图片、Word、Excel、PPT等不同格式中，信息“藏”在复杂的版式、表格和图像中，直接输入大模型往往无法得到准确结果。文档解析（Document Parsing）成为大模型前的关键预处理步骤。
2. 多样化格式与复杂版式
企业文档常包含非对称双栏、跨页表格、扫描版PDF等复杂版式。OCR技术虽能提取文字，但在复杂布局下容易出现内容错位、表格解析混乱等问题，尤其是财务数据、技术参数这类细节信息，丢失或识别错误会造成严重后果（Pulse项目曾发现小数点丢失会引发财务风险）。
例如合合信息的 TextIn 平台，针对PDF、Office文档、票据、合同等不同格式文档，提供字符级精细化解析，支持跨页合并、目录层级还原，并优化复杂表格结构识别，这是应对复杂文档版式的重要手段。
3. 上下文窗口与长文本处理瓶颈
大模型有固定的上下文窗口限制（如GPT-3通常为2048 tokens，GPT-4可达4096 tokens或更多），长文本超出限制会被截断，导致信息丢失。在企业应用中，单份文档可能数万字，如技术规范、年报等，大模型直接处理会造成上下文丢失、答案不连贯。
常用应对方式包括：
- 分块处理：按页、字数或语义切分，确保每段在上下文范围内。
- 滑动窗口机制：处理重叠片段，保持上下文连续。
- 稀疏注意力机制（如Longformer、Big Bird）或Transformer-XL扩展上下文长度。
4. OCR与语义理解的差异
OCR侧重字符识别，而大模型擅长语义理解。在文档图像到文本的转换过程中，信息可能因高维向量表示的有损性而丢失，如字符间距、特殊符号等细节被忽略，影响数据精确性。这在财务、医疗等高精度要求场景尤为敏感。
5. 数据隐私与合规风险
企业内部文档常涉及敏感信息（商业机密、个人隐私等），在引入大模型处理时需遵守GDPR、数据出境合规等法规，这在技术选型和部署方案中必须重点考虑。
6. 计算与存储资源消耗
处理长文本、多模态文档对显存、内存和计算能力要求高。企业私有化部署时需规划大规模GPU集群和分布式推理框架，并关注能耗与运维成本。
二、从数据处理到知识管理的解决思路
1. 高质量文档预处理
- 智能解析：利用TextIn等平台批量解析多格式文档，提取文字、表格、图像、公式等信息。
- 结构化转换：将非结构化内容转化为Markdown、JSON等结构化形式，方便大模型调用。
- 语义切分与摘要：在切分长文本时，拼接标题、生成摘要，保留关键信息。
2. 知识入库与索引优化
通过向量数据库进行检索增强生成（RAG），提升问答准确度，并在回答中可追溯信息来源。这要求文档解析输出具备一致的结构与元数据标注。