前言

在AI技術高速普及的當下，非結構化文檔（PDF、掃描件、圖片報表等）的高效處理，已成為企業降本提效、開發者推動AI落地的核心需求。然而實際操作中，多數人都會面臨共性難題：文檔格式雜亂導致大模型解析失敗、關鍵信息提取不全、手動處理耗時耗力。

為解決這一痛點，本文將聚焦合合信息TextIn xParse（大模型加速器）與火山引擎Coze平台（釦子）的集成實踐，提供一套零代碼、高適配的自動化文檔處理工作流搭建方案。無論你是需要批量處理文檔的辦公人員，還是尋求AI落地路徑的開發者，都能通過本文的 step-by-step 指南快速復刻成果。

全文共分為五大章節，從方案背景、前期準備，到核心搭建步驟、實測驗證，再到進階技巧，層層遞進拆解實操邏輯，確保新手也能輕鬆上手。

第一章 方案背景與核心價值

1.1 核心痛點：非結構化文檔成AI落地攔路虎

非結構化文檔因格式多樣、排版複雜，一直是大模型應用的“絆腳石”。傳統處理方式要麼依賴人工錄入，效率極低且易出錯；要麼直接投喂大模型，因數據格式不兼容導致解析效果差，出現“垃圾輸入=垃圾輸出”的問題。尤其在批量處理場景下，這一痛點更為突出。

1.2 解決方案：TextIn+火山引擎的協同優勢

合合信息TextIn xParse作為專為大模型設計的文檔解析工具，核心能力是將各類非結構化文檔精準轉為大模型可理解的Markdown格式；火山引擎Coze平台則提供可視化的工作流編排能力，無需編碼即可串聯插件與大模型。兩者結合形成“解析-處理-輸出”的閉環，大幅降低自動化文檔處理的搭建門檻。

第二章 前期準備：環境與工具説明

2.1 必備工具與賬號

搭建工作流前，需提前準備兩類核心工具及對應賬號，確保後續操作順暢：

（1）火山引擎Coze平台賬號：用於搭建工作流、調用大模型，可直接通過火山引擎官網註冊；

（2）TextIn賬號：用於獲取xParse插件調用密鑰（app_id、secret_code），通過合合信息TextIn官網註冊即可。

2.2 核心工具核心能力説明

（1）TextIn xParse：支持PDF、圖片、掃描件等多格式文檔解析，能精準識別文字、表格、排版邏輯，輸出標準化Markdown內容；

（2）火山引擎Coze：可視化工作流編排平台，支持插件調用、大模型配置、鏈路調試等功能，零代碼基礎也能快速上手。

第三章 核心步驟：工作流搭建全解析

3.1 初始化工作流：搭建基礎框架

咱們先打開火山引擎Coze平台，登錄後第一步就是創建工作流服務。

點擊確定後，就能看到一塊空白的可視化畫布。這地方特別友好，不用寫代碼，全程拖拽節點就能組合功能——比如OCR解析、大模型調用、數據存儲這些，直接拼積木似的就能搭起來。

點擊確定後，就能看到一塊空白的可視化畫布。這地方特別友好，不用寫代碼，全程拖拽節點就能組合功能——比如OCR解析、大模型調用、數據存儲這些，直接拼積木似的就能搭起來。

3.2 接入核心能力：添加TextIn xParse插件

工作流的核心是“能讀懂文檔”，這就需要藉助TextIn的xParse插件。點擊畫布上的「添加節點」，再選「插件」，就能進入插件市場。

在搜索框裏輸“xParse”，很快就能找到TextIn官方提供的這個插件。點擊「添加」，它就會出現在你的畫布中央了。

簡單説下這個插件的作用：它專門解決大模型“讀不懂”非結構化文檔的問題。不管是掃描件、多欄PDF，還是帶複雜表格的圖片，它都能精準識別裏面的文字、表格、排版，然後轉成大模型能直接理解的Markdown格式，還會按正常閲讀順序整理好，後續AI處理起來效率翻倍。

3.3 配置接口參數：打通TextIn解析引擎

添加完插件還不能直接用，得配置兩個關鍵參數，讓它能連接到TextIn的雲端解析引擎。

這兩個參數就是app_id和secret_code，獲取方式很簡單：登錄你的TextIn賬號，進入「賬號與開發者信息」頁面，就能直接看到這兩個密鑰。把它們複製粘貼到插件的對應配置項裏就行，保存後插件就激活了。

3.4 接入大模型：搭建“智能處理大腦”

xParse負責“拆文檔”，接下來就需要大模型來“懂內容”——比如總結核心要點、提取關鍵數據，甚至按要求分類脱敏。

在xParse節點後面，再添加一個「LLM（大語言模型）」節點。這個節點相當於整個工作流的“大腦”，xParse解析出的Markdown內容，都會傳給它處理。

模型選擇很靈活，根據自己的需求來就行——比如追求精準度選豆包專業版，追求速度選輕量版，要是有定製化需求，選對應的行業模型也可以。

3.5 打通全鏈路：自定義輸入與輸出規則

最後一步就是把“輸入-解析-處理-輸出”的鏈路連通。

首先改輸入方式：在工作流開頭的輸入節點，把類型改成「文件（FILE）」，這樣就能直接上傳PDF、圖片等文檔。具體支持哪些格式，根據自己的使用場景調整就行，不用太複雜。

然後做參數關聯：把xParse的“file”參數，和開頭的輸入文件綁定——簡單説就是告訴系統“用户上傳的文件，直接傳給xParse解析”。至於之前配置的app_id和secret_code，已經生效了，不用再額外設置。

大模型這邊也需要簡單配置：在提示詞裏，把“result”參數和xParse的輸出結果關聯起來，再明確要求模型做什麼——比如“把解析後的Markdown內容總結成300字以內的要點”“提取核心知識點”“擴展相關學習領域和方向”。

第四章 實測驗證：一鍵上傳，秒出結果

4.1 測試流程：簡單兩步完成驗證

所有配置完成後，咱們上傳一個真實文件測試下效果。點擊工作流的「試運行」，然後上傳準備好的文件就行。

4.2 測試結果：效率與精準度雙達標

實測下來速度很快：xParse瞬間就完成了文檔拆解，把雜亂的內容轉成了規整的Markdown；緊接着豆包模型就接手處理，按照我在提示詞裏的要求，給出了精準的總結。看界面上的調用鏈路全是綠色，説明整個流程通了，沒有任何卡點。

最終效果完全符合預期：不僅準確提取了文檔裏的所有關鍵信息，總結的邏輯也很清晰，專業度拉滿。從上傳文件到拿到結果，全程也就幾十秒，比之前手動整理省了太多時間。

第五章 進階技巧與適用場景

5.1 核心適用場景

這套工作流特別適合需要批量處理文檔的場景，覆蓋兩大核心需求：

（1）日常辦公：批量處理合同、報表、發票等，自動提取關鍵信息、生成總結，大幅減少手動工作量；

（2）AI開發落地：為大模型應用提供標準化數據輸入，適配智能客服、企業知識庫、自動化報告生成等場景。

總結

本文聚焦非結構化文檔“格式亂、提取慢、大模型適配難”的核心痛點，通過TextIn xParse與火山引擎Coze協同實現高效處理。核心邏輯為“分工閉環”——xParse專攻多格式文檔（PDF/掃描件/複雜表格）結構化轉化（輸出Markdown），Coze提供零代碼可視化編排，快速串聯插件與大模型。實操零門檻、步驟清晰可復刻，單文檔處理僅需數十秒，精準度拉滿。支持加密PDF解析、數據庫歸檔等進階功能，覆蓋辦公批量處理與AI開發數據輸入場景，兼具“入門易、效率高、適配廣”的核心優勢，是高性價比的非結構化文檔處理方案。