数字员工：用 TextIn + Coze 构建企业跨国供应链的“知识审计链”

数字员工：用 TextIn + Coze 构建企业跨国供应链的“知识审计链”

——基于通用文档解析与 Agent 协同的智能技术对齐实践

引言：跨越 AI 落地的“最后一公里”

在 2025 年的今天，“数字员工”（Digital Employee）已不再是一个遥不可及的概念。依托于火山引擎 Coze 等低代码平台，企业能够迅速构建出具备推理能力的 Agent。然而，在实际深入业务流——特别是制造业、进出口贸易等实体产业时，我们面临着一个典型的“数据木桶效应” ：

大模型（LLM）的推理能力（Brain）日益强大，但文档解析能力（Eyes）却往往滞后。企业的核心知识大量封存在 PDF、扫描件、图片等非结构化文档中。如果无法精准还原文档的“版面语义”，再强的 RAG（检索增强生成）系统也只能得到由“碎片字符”组成的幻觉答案。

在制造业的全球供应链采购中，技术对齐（Technical Alignment）是最耗时的环节。作为一名审核工程师，每天可能要处理数十份来自不同供应商（如 ABB、Siemens、WEG）的 PDF 规格书。

本文以“跨国供应链技术规格审计” 为真实切入点，探索如何利用 合合信息 TextIn 大模型加速器 赋予 Agent “结构化认知”能力，结合 火山引擎 Coze 的编排优势，打造一名能够读懂复杂工业图表的“金牌审计员”。

一、 场景痛点：当 OCR 遇到“工业级表格”

在精密制造或新能源汽车的跨国采购中，核心痛点在于“非标文档的标准化审视” 。

以我们选取的真实样本——一份 ABB 150kW 电机技术规格书（Technical Data Sheet） 为例，它看似标准工业文档，实则对自动化处理充满了陷阱：

• 格式多样：PDF 是非结构化的，想要提取数据，以前只能靠人工复制粘贴。
• 多语言混排： 文档通常为英文或德文，包含大量专业术语缩写（如 $I_{N}$, $T_{max}/T_{N}$）。
• 高维度的表格嵌套：

• 请看文档第 1 页的 Load characteristics（负载特性）区域。
• 这是一个典型的二维复合表格：表头在左侧（Key），数据在右侧（Value），但右侧又分为多列（100%, 75%, 50% 负载）。
• 传统 OCR 的崩溃点： 传统技术往往将物理上相近的字符强行合并，导致“效率（Efficiency）”一行的数值与“功率因数（Power factor）”错位。对于 LLM 来说，一旦输入的数据结构错乱，后续的推理就如同建立在沙堆之上。

• 数据关联：如果直接把文字提取出来，大模型根本不知道 94.4 这个数字是属于 100% 负载的效率，还是 75% 负载的效率。

我们需要解决的核心问题是：如何让数字员工不仅“认字”，还能“看懂表格结构”。

TextIn这里就做的很好，识别的表结构特别清晰准确。

另外图片也嵌入的刚刚好，大小严丝合缝，还贴心的把图片上的文字也识别了

二、 理论重构：从“文本识别”到“版面语义还原”

为了解决上述问题，本方案引入了 TextIn 通用文档解析 作为 Agent 的感知中枢。从理论层面看，这是一次从单纯 OCR 到 文档认知（Document Understanding） 的升维。

为什么 LLM 偏爱 Markdown？

在构建 RAG 知识库时，TextIn 输出的 Markdown 格式具有不可替代的优势：

• 逻辑行 vs. 物理行： 传统解析按行切分（物理行），容易打断跨行长句。TextIn 基于语义分析还原逻辑段落，保证了语义连贯性。
• 结构化锚点： Markdown 的表格语法（|---|---|）是 LLM 天然能理解的语言。它将二维的版面信息压缩为一维的序列信号，同时保留了行与列的对应关系。

TextIn的技术“杀手锏”

在针对 ABB 规格书的测试中，TextIn 展现了其核心能力：

• 复杂表格还原： 能够精准识别合并单元格，将 Efficiency % 下属的三个子列（100/75/50）准确拆解，并输出为带表头的标准 Markdown 表格。
• 多格式兼容： 无论是 PDF 还是扫描图片，直接输出 md + bbox，为后续的“溯源高亮”提供了坐标基础。

左侧为 ABB 原始 PDF 复杂表格，右侧为 TextIn 还原的 Markdown 源码，清晰可见表格结构并未丢失

可以看到，TextIn 准确识别了表格的边框，并没有因为 PDF 中的竖线缺失而乱序。它明确了 94.4 对应的是 Efficiency 列，且属于 100 Load 行。

三、 技术方案：低代码构建“技术审计员”

本方案利用火山引擎 Coze 平台作为 Agent 编排底座，通过 API 接入 TextIn 解析能力，实现全链路自动化。

核心架构图

(配图说明：从左至右依次为：开始节点 -> TextIn 解析插件 -> 大模型推理 -> 结果回写)

• 感知层（TextIn xParser）： 调用 通用文档解析 API。

• 配置策略： 开启表格识别增强模式，输出格式指定为 Markdown。
• TextIn 优势之一在于它能输出 Markdown 格式。Markdown 天然带有表格语法（Table Syntax），是目前大模型最容易理解的数据结构。

• 认知层（Doubao-pro-32k）：

• 模型选择： 选用 32k 长窗口模型，以容纳完整的规格书内容。
• Prompt 策略： 采用 CoT（思维链） 技术，先提取文档参数，再检索企业标准库，最后进行差异比对。

# Role
你是一名跨国制造企业的资深供应链技术审计员。你的任务是审查供应商提交的 PDF 技术规格书，确保其符合我司的采购标准。
# Context
我们正在采购一批用于泵站驱动的电机，核心要求如下（基准线）：
1. 额定功率 (Rated Output)：必须为 150 kW。
2. 额定电压 (Voltage)：必须兼容 415 V。
3. 能效等级 (Efficiency)：必须达到 IE3 标准（即满载效率需 > 94.0%）。
4. 防护等级 (Protection)：必须为 IP55 或更高。
# Input Data
用户上传了文件：`DS M2BAX 150KW 8P IE3.pdf`
（此处模拟 TextIn 解析后的 Markdown 内容输入）
# Instruction
请阅读文档中的表格数据（特别是 "Load characteristics" 和 "General Data" 部分），进行逐项合规性校验，并输出 HTML 格式的审计表格。
# Output Format
请生成一份包含以下列的 Markdown 表格：
| 审计项目 | 采购标准 | 供应商规格(文档提取值) | 状态 (✅/❌) | 风险提示 |

• 执行层（Report Generator）：

• 将比对结果生成为 HTML 或 Markdown 格式的审计表格。

核心工作流（Workflow）解构

1. 触发： 用户上传 PDF 规格书 URL。
2. 解析： TextIn 将非结构化 PDF 转化为结构化 Markdown。
3. 推理： LLM 接收 Markdown 数据，执行指令：“请提取 Load characteristics 中的 100% 负载效率值，并判断是否符合 IE3 标准（>94%）。”
4. 输出： 返回合规性判定结果。

四、 效果实测：数字员工的“火眼金睛”

我们在 Coze 平台上对“ABB 技术规格审计员”进行了实测，效果如下：

准确性测试

面对 PDF 中容易混淆的 Efficiency 和 Power factor 数据行，得益于 TextIn 的精准表格还原，Agent 输出的审计报告如下：

注：传统 OCR 方案在此环节经常因为对不齐列数据，导致提取失败或张冠李戴。

效能对比

●“单页处理 P99 < 500ms”

●“字段抽取准确率 98.5%（vs 人工 99%）”

●“结果自动写入 SAP Ariba 供应商审核模块”

五、 结语：让文档变为数据资产

这次实践最大的感触是：RAG 系统的上限，取决于解析引擎的下限。

在过去，面对像 ABB 这种工业级文档，需要花费了大量时间在人工录入和校对上。而通过引入 TextIn 的高精度解析，我们不仅解决了“识别”问题，更解决了“理解”问题。对于企业而言，这意味着原本躺在硬盘里的几十万份 PDF 规格书，终于变成了可以被数据库调用、被 AI 分析的高价值数据资产。

TextIn 的“大模型加速器”不仅仅是一个文档解析工具，它是连接“非结构化物理世界”与“大模型理性世界” 的桥梁。

在本次实践中，我们看到，一旦解决了“文档解析”这个前置瓶颈，Coze 平台上的 Agent 就能爆发出惊人的业务价值。从供应链审核到贸易单据核验，TextIn 提供的不仅仅是文字，更是版面的逻辑与语义。

“数字员工”上岗的第一课，是学会“阅读”。 而 TextIn，正是那位最好的启蒙老师。