Fireworks AI推出“Document Inlining”功能，革新文档解析与处理

2天前 16 大屏时代

在如今信息化迅猛发展的时代，处理大量非结构化文档已经成为许多行业中的一项挑战。无论是PDF、图片、截图还是扫描的文档，如何将这些复杂的文件转化为机器能够理解的结构化数据，长期以来都困扰着AI研究人员和开发者。为了解决这一难题，Fireworks AI近日推出了创新功能——“Document Inlining”，它能够高效地将各种格式的非结构化文档转换为大语言模型（LLM）可处理的结构化文本，极大提升了AI在文档处理过程中的效率与准确性。

Document Inlining：高效处理文档的AI神器

“Document Inlining”的核心在于其强大的复合AI系统。该系统能够自动识别文档中的多种内容，包括文本、表格、图表以及复杂的嵌套布局，从而将这些内容转化为结构化文本。对于AI而言，这意味着它能像阅读普通文本一样理解这些复杂的文件，而无需经过繁琐的人工干预。

这一功能的最大亮点在于其能够处理多种文档格式，包括但不限于PDF、图像和截图。过去，AI要处理这些类型的文档时，往往需要借助视觉语言模型（VLMs）进行图像识别，效果往往参差不齐。而通过“Document Inlining”技术，这些非结构化文档将被转换为格式清晰、结构完整的文本，极大提升了AI的理解和生成能力。

简单易用：与OpenAI API完美兼容

“Document Inlining”不仅拥有强大的文档解析能力，而且在使用上也极为简便。用户无需进行复杂的配置或学习新的工具，只需在现有的OpenAI API中添加一行代码，即可启用此功能。这意味着，开发者和企业可以在无需额外学习成本的情况下，立即将这一强大功能集成到自己的AI系统中，提升文档处理的效率和质量。

这一便捷的集成方式也使得企业能够快速将这一创新功能应用于日常的工作流中，减少开发和维护的时间成本。

功能优势：高质量输出与复杂文档支持

1. 高质量输出：

“Document Inlining”提供的文本质量能够媲美传统文本型大语言模型的输出，甚至在某些推理和生成任务中表现更加优异。与视觉语言模型（VLMs）相比，经过“Document Inlining”结构化处理的文本更容易被LLM理解和处理，从而生成更加准确和专业的结果。这一优势在需要精准推理的应用场景中尤为突出，比如法律文档分析、财务报告自动化生成等任务中，AI能够提供更加准确的解读和推荐。

2. 多种文档格式支持：

“Document Inlining”能够支持多种常见的非结构化文档格式。无论是PDF文档、图像，还是截屏，它都能高效解析并转化为结构化文本。例如，AI可以从PDF文档中准确提取出简历中的关键信息，如候选人的学历、GPA成绩等，确保数据的清晰和准确。这对于各类需要处理大量简历、申请表或调查报告的行业，提供了巨大的便利。

3. 复杂文档解析能力：

“Document Inlining”在解析复杂文档时表现尤为出色。无论是包含表格、图表，还是包含多段文字、复杂嵌套布局的文档，Fireworks AI的这一工具都能够成功解析并转换为大语言模型能够理解的结构化文本。这意味着，AI能够从包含多个信息元素的复杂文件中提取出关键信息，并生成相应的响应或建议。这一能力对于处理大规模数据、报告或法律文书等繁琐文档尤为重要，能够极大提升工作效率。