合合信息、火山引擎联手推“大模型加速器” 让AI应用更易接“地气”

IT时报记者 林斐

中国信通院7月发布的数据显示，国内已发布的大模型数量超过1500个，这也意味着大模型产业已迈入规模化应用探索阶段。如何破解大模型从技术研发到实际场景落地的落地难题，推动技术从实验室走向产业一线，成为行业共同关注的重要课题。

近日，合合信息TextIn打造的“大模型加速器”升级版正式发布，该版本由火山引擎提供平台支撑，双方将聚焦文本智能领域的AI应用创新，为企业与开发者提供一站式AI工程化解决方案，完善“从模型到应用”的技术链路，探索大模型在多行业的落地应用模式。

AI文档解析：为大模型落地筑牢数据基础

在企业数字化转型过程中，文档是核心的信息载体。企业日常工作会产生海量PDF、Word、图片等格式的文档，这些文档承载的知识内容多呈现“非结构化”特征。若采用传统OCR（光学字符识别）技术处理，容易出现信息提取结构混乱、表格与图表信息提取不完整、手写字符识别难度大等问题，导致大模型难以获取精准的专业信息，影响其应用效果。

据合合信息技术团队介绍，应用实践中大模型回答的准确性与系统响应效率未能达到预期的核心原因在于，传统文档处理技术难以提供精度和质量达标的语料支持。针对这一痛点，“大模型加速器”依托多模态文本智能处理技术，对各类非标准化文档进行智能解析，挖掘高质量语料，为大模型落地提供可靠的数据支撑。

据了解，TextIn“大模型加速器”具备较高的解析精度与效率，能够应对上千种文档中的不规则表格、合并单元格、跨页段落、多层级标题、手写字符等行业常见难点，解析稳定率表现优异。同时，该加速器可精准解析研报、论文、财报中的十余种专业图表，将原始文档转化为机器可“理解”的高度结构化数据，帮助大模型高效处理各类文档信息，为医疗、制造、金融、教育、物流等领域的AI落地奠定坚实的数据基础。

分层级AI平台：降低智能体搭建与应用门槛

随着大模型应用的逐步渗透，不同用户群体的需求分化日益明显：大型企业侧重“定制化”，要求方案适配复杂业务流程、保障核心数据安全；中小开发者和个人用户则追求“轻量化”，希望通过低门槛工具快速验证创意。这种分层需求，推动平台进一步优化服务精准度。

为满足不同用户的差异化需求，合合信息与火山引擎展开合作，在火山引擎Hi Agent、Coze等AI应用创新平台中，共同构建文档解析领域“企业级+开发者级”的分层服务体系，并提供配套部署方案，实现全场景覆盖。

其中，Hi Agent聚焦企业级用户，提供智能体从开发、评测、观测到优化的全周期管理服务。企业可从包含TextIn文档解析模块在内的多个行业“模板”与MCP市场中挑选所需“工具”，通过低代码与高代码混合开发模式，快速搭建“数字员工”，适配大型组织的复杂业务需求；Coze主要面向开发者与个人用户，以“低门槛、场景化”为核心，将智能体搭建流程简化，降低文档处理类Agent的开发门槛，助力开发者快速实现应用落地。

在部署方式上，平台支持公有云、私有化部署、生态共建、开源个人应用等多种模式，既能保障企业内部隐私数据安全，也为开发者提供了个性化技术试验空间，真正实现“按需选用、无缝集成”