在企业数字化转型的浪潮中，80%的高价值数据仍被困在PDF、扫描件、图片等非结构化文档里。传统文档抽取工具虽能解决问题，但配置复杂、技术门槛高，往往需要数据工程师花费大量时间编写正则表达式和后处理脚本。如今，TextIn智能文档抽取工具打破了这一僵局——只需用自然语言描述需求，就像日常对话一样简单，系统便能自动提取发票、合同、简历中的关键信息，并输出标准化的JSON数据。

传统配置方式的三大痛点

典型的文档抽取工作流程要求详细的字段配置，信息量大时还需进行复杂分组。更麻烦的是，从文档中提取的原始文本通常是字符串格式，要满足特定格式要求——比如将日期统一为YYYY-MM-DD格式、去除金额的货币符号并转为浮点数——几乎都需要数据工程师编写额外的后处理脚本。

这种工作方式存在明显短板：配置过程极其繁琐耗时，需要专业人员投入大量精力创建和维护抽取规则；技术门槛过高，普通业务用户难以掌握正则表达式、坐标定位等专业技能；当业务需要新增字段或修改格式要求时，必须重新走一遍配置流程，缺乏灵活性。

TextIn的自然语言配置革命

应用大语言模型能力的TextIn文档抽取工具，让配置变得前所未有的简单。用户不再需要编写复杂的字段配置或正则表达式，只需通过一条清晰的自然语言指令描述需求即可。

以银行流水处理为例，只需输入这样的Prompt：“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。”系统便能自动完成识别和提取。

处理出差报销单同样轻松，Prompt可以这样写：“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……]”

实际应用场景的价值体现

这种自然语言配置方式在多个行业场景中展现出巨大价值。在金融贷款和信用卡审批流程中，TextIn能自动从身份证、收入证明、银行流水、税单中提取姓名、ID、收入、支出等关键信息，大幅加速审批流程。

医疗健康领域同样受益匪浅。系统可以从纸质或扫描病历、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，快速构建结构化电子健康档案。

供应链与物流行业则利用TextIn自动识别供应商发票、采购订单上的商品名称、数量、单价、总金额、税号、交货日期等信息，实现自动化对账和支付，彻底告别人工核验的低效模式。

技术优势带来的效率跃升

TextIn智能文档抽取工具基于优秀的版面分析技术，结合大语言模型的理解能力，能够灵活处理各种格式要求。用户可以在Prompt中直接指定期望的输出格式，比如“合同总金额请输出为数字格式（例如：120000.00），不要带货币符号”或“开票日期请统一格式化为YYYY-MM-DD”，系统就能准确理解并遵守这些要求。

这种方式不仅降低了使用门槛，让业务人员无需付出高认知成本就能便捷使用自动化工具，更重要的是提升了工作敏捷性——当需要调整抽取字段或修改格式时，只需修改一句话的描述，无需重新编写代码或配置规则。

文档抽取正式进入“说人话”时代，TextIn用自然语言配置的方式，将物理世界的文档数据转化为数字系统可用的结构化信息，为企业数字化转型铺平了道路。