今年的5月14日，OpenAI推出GPT-4o，到5月下旬，国内大模型开打价格战，各大厂商的主力模型降价90%以上，大量C端应用全面免费开放。

大模型问答产品不再是高端科技玩家的专属了。随着使用门槛逐渐降低，我们这些不会写专业Prompt、非科技领域的用户也可以用相当口语化的方式让大模型替代人力，完成一部分工作。

不过，当使用者越来越多，大家在网上分享的“不满意案例”也五花八门起来。在社交媒体平台上，我们经常可以看见对大模型“不够准确”、“回答不智能”、甚至“胡说八道”的抱怨。

以金融领域从业者为例，有用户朋友告诉我们，他经常使用大模型做企业年报阅读、总结、信息提取的工作。在总结概括方面，大模型可算是不错的“智能助手”，但当他的要求具体到精准的信息提取，就时常会碰到幻觉问题。大模型无法在文件中定位提取正确内容，凭空编造了信息，或者通过网络检索而不是根据所给文档来回答提问。

大模型开始“胡诌”，使用者痛苦翻倍——想象一下，当你在赶工一篇分析报告，本想指望AI帮忙提效，结果反而在给AI纠错，根本分不清谁在给谁打工。

我们猜测，这种情况的出现有多种可能性：首先，部分年报文件长达数百页，输入和输出所需要的上下文长度很有可能超出了大模型的token限制，于是出现了定位不准的编造式生成；其次，年报中通常含有大量图表，如果图表以图片格式呈现在PDF文件中，大模型可能无法正确解析，从而失去了关键数据信息。

以上图为例，图中表格即是以图片格式嵌入文件。

当大模型遇到更“非专业”的场景，例如有手写改动痕迹的出入库单、打印或扫描不太清晰的医疗检验报告，往往会表现得不尽如人意。

无线表格识别不佳、数据提取错误、信息再整合失败，都是阻碍我们使用大模型“减负”的障碍。

好不容易拍照扫描上传一堆文件，得到的结果却错误百出。难怪经常看到吐槽：教大模型工作比自己手动做完还耗时呢！

那么，有哪些方法可以提升C端日常的大模型使用效果吗？

是大模型不行，还是用户不会用？这两个问题的答案显然都不是肯定的。

首先，大模型的训练和优化需要庞大的算力与数据支撑，在过去的两年中，大模型正以惊人的速度成长，我们并不怀疑它将改变现有的工作方式，而任何一种新技术、新工具进入社会，都必然有其碰撞磨合的时期。

其次，大模型相关产品要走进工作、生活的各个领域，显然不能要求所有人都具备详尽的技术知识储备，例如掌握提示词、提示工程（Prompt Engineering）的工作逻辑，才能和AI有效沟通。

技术的开发更新是为了使更多人获益，而不是制造知识壁垒。

对我们来说，越接近人际交流模式，大模型越好用。

在上述使用案例中，针对当前的大模型问答产品使用情况，有几种方法有利于提升使用效果：第一，缩减输入给大模型的上下文长度，人工进行第一轮信息初筛；第二，用更有效的Prompt和大模型沟通——然而，两者都要求使用者付出更高的人力成本，或等待大模型相关产品的优化迭代，这些并不是我们所期待的解法。

尽管如此，面对大模型文件识别困难、信息提取失败的问题，我们却可以从另一个角度，找到方便、快捷的解决方案。

目前，大模型大多支持多模态交互，但当用户上传非电子文档或包含复杂版面结构的文件时，回答效果却不算太好。主要问题在于，文件解析过程中，复杂结构解析错误或丢失，影响了回答结果的生成。例如，无线表格一旦识别解析出错，行列等对应信息混乱，其中包含的精确数据就失去其含义，变成对后续理解生成无用的数据了。

对大模型来说，包含结构信息的Markdown、JSON等格式是较好的文件输入方式，尤其Markdown通常与大模型训练时的文件格式一致，对它来说明确易读、“亲切友好”。

因此，解析高效、准确度高、兼容性好、支持多种格式的文件解析“外挂”工具是C端使用大模型的优秀助手。

推荐一款方便易用、大模型友好的解析工具——TextIn文档解析。它支持将任意格式的文件（图片、PDF、Doc/Docx、网页等）解析为Markdown或JSON格式，速度最快可达1.5s内解析100页长文档，在移动端操作也不必上传一个或多个长文档后抱着手机等待。同时，TextIn文档解析有着优质的解析准确度，能够处理复杂表格、扫描文件，让我们不必再用手机拍摄的弯曲、暗色文件照片和大模型较劲。

让我们来看看它的实际应用。

一款实用的解析工具不仅要在专业领域精准高效，更需要符合日常的使用需求，能够解决我们生活中常用的扫描解析难题。

医院化验单就是其中一项。对我们个人来说，从长篇的体检报告或大量化验单据里寻找某项自己陌生的指标一直是个让人眼晕的事；而医护人员尽管更专业，他们要观测处理的数据量也更大，大模型在这个领域显然大有可为。

然而，形式各异、拍摄低清、缺乏规整表格结构的医疗报告又是文件解析的难点之一。

上图是一份验血报告截图。我们做一个简单的测试，向国内某常用大模型上传报告的PDF版，并要求大模型提取几项我们关注的重要信息。

对比原图可以看到，大模型回答效果并不理想。第一项数据由于文件清晰度不够，出现了解析错误，大模型给出了无根据的数值；第二项数据中，大模型将向下箭头识别为了数字1；第三个问题中则出现了读取串行的现象。从错误结果能够发现，生成出现误差最有可能的缘由来自文件解析过程。

我们将同一份文件上传TextIn Tools中的PDF转Markdown工具，获得Markdown格式解析结果。预览可见，解析工具将文件数据转化为表格，其中包含大模型可理解的明确结构信息。

将Markdown文件再次上传给大模型，并提出相同问题。

这一次，对此前回答出错的三个问题，大模型清晰地给出了正确答案，包括化验报告中的箭头信息、参考值范围等。

可见，准确高效的解析工具对我们在生活中应用大模型问答产品的效果有相当高的提升作用。

在其他表单、单据等复杂版式图片和文档中，TextIn文档解析工具也拥有良好的表现。例如，常见的报价单包含合并单元格、印章遮挡等元素，而PDF转Markdown工具完整准确地解析了表格信息。

对这些难点的攻克，让TextIn Tools能够帮助我们在生活中随时随地使用AI工具，降低人力机械性劳动量，省时、省事、省力——我们相信，这正是大模型发展对我们每个人的意义所在。

TextIn Tools支持在线直接使用，无需下载软件，在浏览器打开网页或点击阅读原文，即可开启试用：

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