TL;DR

• 最佳文档解析API取决于文档类型和所需输出，而不是单一的准确性评分。 RAG就绪报告、发票、表单和扫描的表格需要不同的评估集。
• LlamaParse 在这里是处理复杂文档、进入AI和RAG管道的最佳选择。 它当前的解析接口可以返回Markdown、文本、项目和与图像相关的工件，并支持可配置解析。
• Google Document AI 适合需要预训练和自定义处理器的Google Cloud团队。 处理器选择和版本控制对集成至关重要。
• Azure Document Intelligence 适合Microsoft环境和基于模型的字段提取。 它结合了当前V4 API接口下的阅读、布局、预构建和自定义文档模型。
• Amazon Textract 适合AWS原生OCR、表单、表格、查询、签名以及费用或身份工作流程。 它的区块图很强大，但需要在应用层进行重建。
• 非结构化Partition API 适合希望在不同文件类型之间获得标准化文档元素的团队。 它当前的文档也暴露了买方在实施前应验证的遗留到新API的过渡。

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文档解析API应该产生的内容

文档解析API应该将文件转换为一种保留文本、布局、表格、字段和所需来源的表示，以满足下游任务。如果答案依赖于合并的表格单元格或标题与图表之间的关系，仅仅PDF到文本的结果是不够的。对于网页原生源文件，Nstproxy Crawl可以在单独的文件解析器处理上传的PDF或办公文档之前收集渲染的页面。

当前的SERP混合了OCR服务、面向RAG的Markdown解析器、字段提取平台和开源库。这些产品不应基于一个供应商报告的准确性值进行比较。一个合理的选择使用相同的六个领域：

一个RAG管道通常优先考虑阅读顺序、标题、表格和稳定的页面引用。应付账款工作流程优先考虑标准化字段、置信度、异常路由和对商业规则的验证。

一览比较