为了助力企业和个人利用大模型进行财务报表分析，提高财报解读的准确性和效率，大模型“加速器”方案优化升级了PDF文档解析技术，将非结构化的PDF内容转换为结构化数据，提高大模型图表类数据提取准确性和版面理解能力，助力大模型实现从“泛读”到“精读”的能力跨越。
IPO是企业发展的关键节点，不仅标志着企业迈入新篇章，也将其置于公众与资本市场的放大镜下。PDF是企业财报重要的载体。文档解析技术可将PDF、图片等多种格式的文件解析为 Markdown 或 JSON 格式的文档，并以一种对大模型友好的方式呈现。然而，传统文档解析技术相关能力的缺失，会导致大模型在理解版面不同区域的内容排列顺序、要点时遇到障碍，影响大模型的“理解力”，财务报表中的关键信息可能会丢失或被误解，使得模型生成的答案不够精准，无法正确回答用户的查询。
合合信息依托其强大的技术实力，对其PDF文档解析技术进行了深度优化，其对多文档元素的精准识别与版面分析，能够轻松识别财报中的各类复杂元素，并对其进行相对应的处理。在应对财报中常见的无线表、合并单元格、不规则行距、跨段、跨页等障碍时，该技术也能做到准确还原各类表格结构。
为了让大模型像专业人士一样阅读文本，PDF文档解析技术可对各类学术文献进行版面元素的识别及阅读顺序的判定。该技术不仅能够准确定位文档中的关键信息段落，还能根据PDF文档的布局和格式，推断出人类阅读时的顺序，而非机械地判定为从左至右排序，避免把完整的段落文字“拦腰斩断”，真正做到了“所见即所得”。
在IPO热潮的推动下，企业对财报分析的效率与精准度需求激增。合合信息的文档解析技术以其高效能赢得了广泛的市场。未来，随着IPO市场的持续繁荣与数字化办公的深入发展，合合信息的文档解析技术将以其卓越的性能表现，成为推动企业数字化转型与智能化升级的重要力量。
