各位同仁，下午好！ 今天，我们齐聚一堂，共同探讨一个在信息时代日益凸显的挑战——如何高效、准确地从复杂文档中提取有价值的信息。传统的文档解析方法，在面对海量、多模态的PDF文件时，正显露出其局限性。而今天，我们将聚焦于一种革命性的方法：Agentic Document Parsing，即智能体驱动的文档解析。 想象一下，我们不再是被动地应用OCR或NLP模型，而是拥有一个“智能助手”，它能像人类专家一样，逐页审视PDF，理解上下文，并自主决定何时、何地需要调用特定的视觉模型来解析图表，从而实现更深层次、更智能化的信息提取。这，就是我们今天要深入剖析的核心理念。 引言：传统文档解析的瓶颈与智能体的崛起 在数字化的浪潮中，PDF文件已成为承载信息的主要载体之一。从财务报告、科学论文到产品手册，它们无处不在。然而，这些PDF往往不仅仅是纯文本，它们融合了复杂的表格、精美的图表、插图以及独特的布局。 传统解析方法的局限性： OCR的盲区： 传统光学字符识别（OCR）技术在提取文本方面表现出色，但它对图像内容一无所知。对于嵌入在PDF中的图表、流程图或示意图，OCR只能将其视为无法识别的像素块。 …
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