随着 AI 时代的到来，尚未完全实现的数字化转型向我们提出了更严峻的考验：如何破解物理世界与数字系统、AI Agent 之间的认知断层？

根据《福布斯》技术委员会的研究，企业 80%的高价值数据仍封存于非结构化文档中，全球企业每年都要因手动处理发票、合同、报告产生代价高昂的效率损耗。在此情况下，文档抽取能力（将 PDF、图片、扫描件等非结构化文档中的信息自动提取并转化为结构化数据如 JSON）成为一项极其重要的基础能力，它将 PDF 扫描件、医疗影像报告、物流单据等“不可用数据”实时转化为可计算、可分析的燃料，重构数据价值链：

• 例如，金融贷款/信用卡流程：改变人工核验方式，自动从身份证、收入证明、银行流水、税单中提取关键信息（姓名、ID、收入、支出、账户信息），加速审批流程。

• 医疗健康：实现病历数字化与信息提取，从纸质或扫描病历、检验报告、影像报告中提取患者信息、诊断结果、用药记录、检查指标等，构建结构化电子健康档案。

• 供应链与物流：自动识别和提取供应商发票、采购订单上的商品名称、数量、单价、总金额、税号、交货日期等，实现自动化对账和支付。

这些场景背后，是企业对非结构化数据自动化处理的刚需。文档抽取工具在前 AI 时期便已形成常规工作流程，让数据工程师能够通过工具调用，实现提取、后处理、数据库整合等操作。然而，当 LLM 应用普及化，技术门槛不断降低，传统工作流程的不便之处也日益明显。

常规文档抽取工具的工作流程与痛点

典型抽取工作流程首先要求详细的字段配置，对于信息量大的情况，还需进行复杂分组。

接着，如要处理输出数据格式，一般需要数据工程师编写后处理脚本，通过命令或代码来实现。

从文档中提取出来的原始文本通常是字符串，要满足特定格式要求，比如日期统一为YYYY-MM-DD， 金额去除货币符号并转为浮点数，电话号码添加国家代码，几乎都需要额外的处理步骤。

这些后处理逻辑需要编写代码（Python、JavaScript 等）或使用特定的脚本/表达式语言（如正则表达式、XPath、JSONPath）来实现。例如：

• 用正则表达式(\d{4})-(\d{2})-(\d{2})匹配并重组日期。

• 用字符串操作去除金额前的$或€符号，再用parseFloat()转换。

• 用条件逻辑判断并添加电话号码的国家代码。

繁复的使用方式造成了当前抽取工具的痛点：

1. 配置复杂耗时： 为每种新的文档类型（甚至同一类型不同供应商的变体）创建和维护详细的抽取规则（坐标、关键词、正则）是一项极其繁琐、技术性强且耗时的工作，需要专业的数据工程师或商业分析师投入大量精力。

2. 技术门槛高： 熟练掌握正则表达式、坐标定位、可能需要的编程技能（用于后处理）对普通业务用户来说门槛太高，配置和维护通常依赖 IT 或专业团队。

3. 字段变更/新增不灵活： 当业务需要新增一个抽取字段或修改现有字段的格式要求时，需要重新走一遍配置流程，不够敏捷。

而现在，应用 LLM 能力的新一代工具，让文档抽取只需一条清晰的自然语言指令——像对话一样描述需求，即可输出结构化 JSON 数据。业务人员不再需要付出高认知成本，就能便捷使用自动化工具。

AI 驱动抽取极简版

用户不再需要字段配置或复杂的正则表达式。取而代之的是，可以通过简洁的 prompt 告诉模型需要抽取什么信息。例如：

• “从这份合同中提取甲方的全称、乙方的全称、合同总金额、合同生效日期和合同终止日期。”

• “从这张发票中找出供应商名称、发票号码、开票日期、含税总金额和购买的商品清单（包括商品名称、数量、单价）。”

同时，应用 LLM 能力的抽取极简版也能更灵活地处理格式要求，用户可以在 prompt 中直接指定期望的输出格式，LLM 就能够理解并遵守这些要求。例如：

• “合同总金额请输出为数字格式（例如：120000.00），不要带货币符号。”

• “开票日期请统一格式化为 YYYY-MM-DD。”

• “商品清单请输出为一个 JSON 数组，每个商品包含name，quantity，unit_price三个字段。”

让我们来看几个实操案例：

1

Prompt 如下：

图为银行流水，对图中信息结构化，提取日期时间、日志号、短摘要、交易金额、本次余额、交易网点、渠道、对方账户名/附言，并以json格式输出json格式要求：日期统一以YYYY-MM-DD格式输出

2

Prompt 如下：

图为出差报销单，将差旅报销信息结构化，按json格式输出，包括：基本信息：[出差人，部门，职务，报销金额合计]出差明细：[条目详情1，条目详情2……]

TextIn 智能文档抽取极简版 beta 基于优秀的版面分析技术，结合 LLM 本身强大的文本理解和生成能力，精准且灵活地定位提取数据信息，且使得许多简单的格式转换（日期格式化、数字清理、基础的单位转换）可以直接在模型生成输出时完成，无需用户额外编写复杂的后处理脚本。

抽取极简版保障了良好的字段稳定性，避免对企业级应用影响最大的结果波动问题，支持在线多并发处理，实现快速提取。

文档抽取技术正处于从“复杂配置+编码”向“自然语言指令驱动”快速演进的过程中，结合 LLM 能力的新一代工具极大地提升了易用性和灵活性，正在成为解决文档信息自动化提取难题的更优方案。

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