最近，我们的腾讯云大模型知识引擎新鲜出炉。
最快只要5分钟，就能用它轻松搭建自己的知识服务小助手。
作为一个知识引擎，首先就得看懂「知识」——特别是让打工人和学生党破大防的PDF！
面对有字有图还有表、一复制格式就乱的PDF，还有行业报告、会议PPT、课本、说明书、合同单据、学术论文......等海量复杂材料，AI有阅读困难吗？
对传统OCR技术来说，复杂版面确实是个问题，有时候一些错误可能令人哭笑不得。
比如把车灯识别成字母——
或者直接把识别不出来的东西都给你丢了！我那么大的图呢？？？
但腾讯云大模型知识引擎，有一项新能力——大模型知识引擎文档解析！
基于腾讯优图实验室自研新一代多模态文档解析大模型，它能先通过版面分析定位文档所有内容的位置和类型，再对文本表格公式等内容进行精准识别，最后按照我们人类的阅读顺序输出连贯可读的内容。
对它而言，只要扫一眼，就能看出一页文档里巨大的信息量——
而最后输出的结果，也智能到令人感动。
比如，面对带表的文档，特别表格没有框的，它能通过融合行列关系特征和元素特征来预测表格的行列间隔线——
说人话就是算法能推理并对表格数据和结构进行正确复原，极大提高识别准确率。每次复制表格都数据错位的人有福了！
再比如，这种常见的“跨栏式”排版+格式诡异的公式，能难倒我，但好像难不倒它。不仅能识别特殊格式，语序都给你顺好喽！
顺便一说，不仅中英文，它还支持20+语言，以及繁体字、生僻字等多种类字体。
更惊喜的是，它还支持将识别后的图片、PDF文档转换为Markdown格式输出，能为大模型训练添砖加瓦！
大概是长这个样子：
毕竟，图文混排版式复杂的文档，很容易由于识别时错位而被错误解析，课本都是错的，大模型学起来准确率岂不是大受影响？
而大模型知识引擎文档解析目前对复杂文档的解析准确率可达98%以上。
再将解析后的内容转换为Markdown这种易读易写的轻量级标记语言，减少错误率，也为大模型训练提供了丰富的结构化数据源，帮助提高模型的泛化能力和适应性。
目前，这项文档解析功能已在多个产品上线，我们还打包了标准化的API服务，开箱即用！
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工欲善其事，必先利其器。而让人们少些时间烦恼，多些时间创造，可能才是这些AI工具的意义。
