产品简介
Accurate, Production-Ready AI（原名 LandingAI）致力于让全球文档具备可计算性。其核心解决方案 Agentic Document Extraction (ADE) 专为帮助企业开发者大规模构建文档自动化流水线而设计。与传统 OCR 工具不同，该平台强调“准确、可审计、API 驱动”，旨在解决真实世界中文档布局复杂、表格密集及多页混合带来的数据处理难题，确保从第一天起即可投入生产环境使用。
核心功能：精准的结构化数据转换
该平台能够将任意格式的文档转换为准确且结构化的数据，主要功能包括：
- 高精度提取：基于专有视觉模型，能够可靠地从复杂表格、密集布局和多页文档中提取数据，在 DocVQA 基准测试中表现优异。
- 可验证的结果：每个解析结果均附带页码和精确坐标，提供置信度评分，便于识别需要人工复核的内容。
- LLM 就绪格式：输出包含文本、表格和图表的结构化内容块，保留层级关系，并生成带有布局意识的 Markdown 格式，便于后续大语言模型处理。
特色能力：代理式文档提取 (ADE)
ADE 采用“代理式设计”（Agentic by design），不依赖单一模型，而是通过规划、决策和验证来适应每种文档的独特性，直到满足质量阈值。其核心优势包括：
- 视觉优先架构：直接理解文档视觉布局，而非仅依赖文本流，从而更准确地处理表单和复杂表格。
- 数据为中心：通过更好的 curated 数据提高准确性，系统会自动捕获失败案例并进行审计，形成反馈闭环以减少错误。
- 大规模处理能力：每分钟可处理数千页文档，消除处理瓶颈，支持长文件分割和混合文档类型的自动分类。
使用流程与集成方式
平台提供端到端的 API，支持通过 REST API 以及 Python 或 TypeScript 库进行集成。典型工作流程如下：
- 文档上传与分割：系统自动将大型多文档文件分割为干净的子文档，并根据发票号、日期等标识符检测实例。
- 结构化提取：根据用户定义的 schema（扁平或嵌套）提取特定字段，支持跨越多页的大型表格提取。
- 下游应用：输出的结构化数据可直接用于检索增强生成（RAG）、自动化对账、合规检查或数据分析。
适用人群与行业场景
该平台特别适用于受监管行业及对数据治理有高要求的企业：
| 行业 | 典型应用场景 |
|---|---|
| 金融服务 | 贷款承保、客户身份验证 (KYC)、监管报告、交易细节捕捉 |
| 医疗健康 | 基于独特机构内容的 RAG 问答引擎、医疗记录结构化 |
| 建筑与合规 | 建筑规范审查、跨学科图纸分析、合规性推理 |
| 业务流程自动化 | 非结构化文本转结构化数据、大规模文档归档搜索 |
企业级安全与合规
为满足 regulated environments（受监管环境）的需求，平台提供了严格的安全保障：
- 认证与合规：通过 SOC 2 Type II 认证，设计符合 GDPR 和 HIPAA 要求。
- 部署灵活性：支持云端、本地部署或虚拟私有部署选项。
- 数据隐私：提供零数据保留选项，确保敏感信息不被存储。
常见问题
如何处理复杂表格和多页文档？
ADE 使用专有视觉模型来理解文档布局，能够准确提取跨越多个页面的大型表格（包含数千行）。系统会保留表格的结构和层级，并为每个单元格提供精确的坐标引用，确保数据 fidelity（保真度）。
输出结果如何保证可审计性和可信度？
平台默认提供可审计性。每个提取的值都带有边界框引用（bounding-box citations），包括页码和坐标。此外，系统会提供置信度评分，帮助开发者识别低置信度结果并进行人工复核，从而确保数据的来源可追溯、可防御。
是否支持与大语言模型 (LLM) 结合使用？
是的，平台生成的输出是 LLM-ready 的。它提供带有布局意识的结构化 Markdown 和语义分块，非常适合用于检索增强生成 (RAG) 系统。这能减少大模型的幻觉，提供更深层的上下文支持，使下游的自动化工作流更加可靠。
数据统计
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