隨著大模型及Agent技術(shù)的飛速發(fā)展，通過大模型調(diào)用外部工具正在成為AI應(yīng)用開發(fā)的新范式。然而，由于不同大模型的調(diào)用結(jié)構(gòu)和參數(shù)格式各異，開發(fā)者需要分別編寫工具調(diào)用邏輯，AI工具集成效率低下，MCP（Model Context Protocol）協(xié)議的出現(xiàn)解決了大模型與外界數(shù)據(jù)源、工具的協(xié)作難題。
文檔處理是影響大模型語料質(zhì)量的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，為了幫助廣大開發(fā)者降低智能文檔處理Agent（智能體）搭建門檻，合合信息旗下TextIn近期上線了文檔處理領(lǐng)域首批MCP Server服務(wù)，助力“一次開發(fā)，多模型通用”目標的達成。
合合信息創(chuàng)立于2006年，是一家人工智能及大數(shù)據(jù)科技企業(yè)?；陬I(lǐng)先的智能文檔處理技術(shù)，旗下自研產(chǎn)品“大模型加速器”在復雜版面理解、表格及圖表處理、內(nèi)容溯源等能力上實現(xiàn)新突破，從數(shù)據(jù)源頭降低大模型“幻覺”風險，讓大模型在與人類的溝通中“更靠譜”。
據(jù)合合信息技術(shù)團隊成員介紹，TextIn MCP Server系“大模型加速器”產(chǎn)品中，專為大模型下游任務(wù)設(shè)計的通用文檔解析服務(wù)，能夠識別并提取上千種文檔中的跨頁表格、合并單元格、密集表格、手寫字符及公式，包括金融文檔、國家標準、學術(shù)論文、財務(wù)發(fā)票等，解析穩(wěn)定率達99.99%，單頁處理耗時較行業(yè)可比產(chǎn)品降低超30%。
相關(guān)服務(wù)可幫助各類大模型在理解、生成、問答等場景中高效利用文檔數(shù)據(jù)，加速教育題庫數(shù)據(jù)處理、RAG知識庫建設(shè)、文檔翻譯與格式保留、RPA及Agent自動化處理等多個下游場景的應(yīng)用開發(fā)。
近年來，多Agent協(xié)同模式正在成為AI行業(yè)的重要發(fā)展方向，MCP作為“萬能插頭”，通過標準化的交互語言解決了AI集成工具的“最后一公里”難題。然而，當前階段對MCP技術(shù)的探索多數(shù)聚焦于個人工具，對企業(yè)級復雜場景的支持還有待提升。
TextIn MCP Server服務(wù)率先在智能文檔處理領(lǐng)域支持企業(yè)客戶及廣大開發(fā)者使用，當大模型需要完成復雜場景文檔解析相關(guān)任務(wù)時，可以像“即插即用”般調(diào)用該服務(wù)，有效推動AI應(yīng)用在教育、醫(yī)療、制造、金融等多個行業(yè)的規(guī)?；l(fā)展。
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