大型语言模型在文档自动化中的能力与局限

大型语言模型（LLM）在理解非结构化文本方面具备无与伦比的灵活性，非常适合处理需要推理、摘要和低频文档的任务。然而，其概率性特征、延迟和缺乏确定性精度，使其难以胜任高频、受监管文档自动化的独立解决方案。

要点总结：

• 战略灵活性： 大型语言模型擅长处理非结构化、全新或多样化的文档，能够加快上手速度，适用于以推理为核心的任务。
• 运营局限： 针对结构化、高频率的工作流，单靠大型语言模型容易导致错误、处理缓慢以及合规风险。确定性系统依然不可或缺。
• 混合优势： 最有效的文档自动化策略是将大型语言模型与 Parseur 等专业平台相结合，利用其 AI 能力进行上下文理解，同时依靠确定性提取技术来确保精度、可扩展性与合规性。

自动化悖论

大型语言模型极大地推动了自然语言理解技术的进步。它们能够解释非结构化文本、推断深层含义，并跨领域进行泛化，从而大幅拓展了文档自动化的技术边界。许多过去依赖严格规则或大量手动配置的任务，现在可以更为灵活地完成。

大型语言模型的局限

然而，这种灵活性为企业自动化带来了新的悖论。虽然大型语言模型在推理导向或低频场景中表现出色，但根据 Hyperscience 的标准，在处理发票和提货单等关键文档任务时，其完全匹配准确率通常只有 66%-77%，而专业的智能文档处理（IDP）系统则可达到 93-98% 以上。

尽管大型语言模型在推理和低频应用场景中表现优异，但它们并非作为记录系统（system of record）运作的最佳选择。企业在此类系统中必须确保确定性的准确度、固定的数据结构和可预测的性能。

大型语言模型的非确定性输出、因 API 限流导致的延迟，以及随着推理量和 GPU 消耗增长而飙升的成本，使得单独采用大型语言模型的方案难以满足生产环境中对速度、稳定性和可预测性的要求。

混合 IDP 的发展

因此，企业级文档自动化日益依赖混合路线。混合智能文档处理（IDP）架构将大型语言模型的适应能力与专业提取引擎和确定性逻辑相结合，在质量与效率之间实现了更优的平衡（即帕累托最优）。

这一变化反映了一个现实：没有单一技术可以同时优化灵活性、准确度、成本和治理。企业越来越倾向于在架构中明确区分“推理”与“执行”，让每个层次根据自身运作角色进行优化，而不是强行让大型语言模型处理其并未设计来完成的确定性任务。

据 Fortune Business Insights 预计，全球 IDP 市场将从 2026 年的 141.6 亿美元增长至 2034 年的 910.2 亿美元，年复合增长率高达 26.20%，显示出处理高频文档的大型企业对这些可靠系统的需求激增。在此模式下，大型语言模型仅在上下文理解能产生价值的场景中被有选择地使用，而大批量提取、验证和后续自动化则交由为可靠性、成本控制和合规性而设计的专业系统负责。

战略意义非常明确：大型语言模型是现代文档自动化的强大组成部分，但无法取代专业的处理引擎。只有将每项技术用于最合适的运作场景，企业才能在不牺牲准确性、治理或性能的前提下扩大自动化规模。

什么是大型语言模型（LLM）？

大型语言模型（LLM）是一类用于大规模理解、生成和推理自然语言的机器学习模型。它们基于深度神经网络（通常为 Transformer 架构），在海量文本语料库上进行训练，从而学习词汇、短语及概念间的统计关系。

大型语言模型的基本原理是：在给定一串先前的 tokens（词或符号）后，预测下一个最有可能出现的 token。通过在大型、多样化数据集上的训练，这种机制演化出复杂的行为，包括摘要、分类、问答、翻译与上下文推理。在文档处理领域，这使大型语言模型能够解释自由文本、跨段落推断含义，并对不同的布局或语言风格做出灵活响应。

LLM 的规模与发展

大型语言模型的能力随着模型规模和训练技术的提升而迅速扩展，各大 AI 提供商均有成果展示：

• 早期基础模型（2020–2021）

如 GPT-3，采用超大规模 Transformer 架构（约 1750 亿参数），仅靠模型规模的提升就展现出了强大的通用语言理解能力。

• 第二代前沿模型（2023–2024）

如 GPT-4、Claude 2/3（Anthropic）、Gemini 1.x（Google）、DeepSeek-LLM 等，关注点从参数数量转向推理能力、安全调优和更长的上下文窗口。尽管大多数厂商不再披露参数总量，但普遍认为已达到等效于万亿级参数的水平，并通过专家混合（mixture-of-experts）与架构优化进一步增强。

• 检索增强模型

如 Perplexity AI 强调检索增强生成（RAG），结合大型语言模型推理与实时信息检索和引用机制，以提高事实精准度，并降低知识密集型任务中的“幻觉”现象。

• 下一代 LLM（2025–2026）

行业趋势正在向以下方向发展：

• 多模态能力（文本、图片、表格、文档、音频）
• 大规模上下文处理（支持数十万至百万级 tokens）
• “代理化”能力（工具调用、多步推理、流程编排）
• 效率提升与专业化，而非单纯追求模型参数的线性增长

这一演进说明，性能提升越来越依赖于架构创新、工具及系统设计，而非单纯扩大模型参数，这对企业文档自动化来说尤为关键。

企业采纳趋势

• LLM 应用正从试点阶段迈向生产环境
  • 78% 的组织 已在至少一个业务领域使用了生成式 AI，包括运营、分析和自动化。
• 企业采纳速度加快
  • 据 Gartner 预测，到 2026 年，超过 80% 的企业将使用生成式 AI 接口或正式部署相关应用，而 2023 年该比例不足 5%。
• 文档处理成为企业 AI 的核心应用场景
  • 文档自动化和数据提取位居 生成式 AI 应用的前列，源于企业对减少人工、加快流程、提升效率的强烈需求（参考 McKinsey, Gartner）。

与文档自动化的相关性

在文档工作流中，大型语言模型主要用于：

• 处理非结构化或半结构化文本
• 按类型或意图分类文档
• 提取难以用固定规则处理的模糊字段
• 适应供应商、地区和格式间的语言差异

然而，尽管大型语言模型擅长解释与推理，其输出本质上依赖概率而非确定性规则，这对高频文档自动化的准确度、可重复性、成本和合规性带来了重要影响。

企业必须思考的核心问题是：大型语言模型的战略价值体现在哪里，以及在哪些场景下专业的文档处理系统仍然不可或缺。

核心能力：LLM 的优势所在（战略层）

大型语言模型在文档自动化的战略层面展现出最大价值——在这些场景中，灵活性、语义理解和推理能力胜过确定性精度。其长处在于定性优势，特别适用于自动化早期阶段、边缘场景及知识密集型工作流。

A. 零样本识别与适应性

解析

大型语言模型具备出色的语义理解力，即使在未见过的新文档类型和布局中，也能发现并提取相关信息。例如，大型语言模型可以从新供应商的非常规格式发票中识别发票号、到期日或总金额，不受标签、位置或格式变化的影响。

这种能力源于其广义的语言建模，而非针对特定文档的训练。模型通过上下文来推理意义，而不是依赖固定的规则或模板。

业务影响

• 显著加快价值实现速度，减少前期配置时间
• 降低对大规模标注数据集的依赖
• 支持新供应商、格式或文档类型的快速接入

对于动态或多样化的业务环境，这一适应性显著降低了自动化初期的阻力。

B. 非结构化数据的上下文推理

解析

不同于传统的规则系统（如正则表达式或定位逻辑），大型语言模型擅长捕捉非结构化或半结构化文本中的细微差异、意图和隐含意义，这些文本涵盖邮件、合同条款、政策文件及客户通信等长篇内容。

大型语言模型能理解叙述性语言、辨识概念间的关联，并在段落间进行推理，这些能力极难通过确切的规则来实现。

业务影响

• 自动化需要人工判断的工作流
• 应用于：
  • 客户意图分类
  • 法律文本中的条款判别
  • 从叙述性文档中提取关键日期、义务或风险
• 减少知识密集型流程中的人工审核

因此，大型语言模型在结构松散、内容依赖上下文的领域尤为有价值。

C. 数据自主归一化与转换

解析

大型语言模型可在生成数据时自动归一化提取结果，例如：

• 将多种日期格式转换为统一标准（如 ISO 8601）
• 标准化货币及数字格式
• 跨来源统一字段命名规则

这减少了对后续转换逻辑、定制脚本或脆弱的后处理流程的依赖。

业务影响

• 简化与下游系统（ERP、CRM、分析平台）的集成
• 减轻工程团队清洗及格式化数据的负担
• 提高概念验证及试点项目的上线速度

LLM 在自动化中的战略优势

在更广义的层面，大型语言模型为企业自动化带来了如下根本性优势：

• 大规模自然语言理解

  能在大量文档中抽取、摘要及分类非结构化文本。

• 语义灵活性

  在表述、布局和意图变化中准确辨识含义。

• 广泛通用的推理能力

  无需显式逻辑树即可实现分类、推断和模式识别。

• 跨领域灵活适用

  可用于客服、法律审查、知识管理和内部工具等多种场景。

• 代理型智能流程基础

  支持 prompt 链接、任务分解和 AI 驱动的决策编排。

例如，我们的一家 SaaS 客户每年需要处理大约 4000 张发票，并启动了一个自动化发票录入项目。借助大型语言模型，客户将处理标准供应商发票的人工工作量减少了 40%。但在处理来自各种老供应商的非标准格式或扫描版 PDF 发票时，大型语言模型在准确提取总金额和日期方面遇到了困难。最终，我们引入了基于规则的校验和 OCR 辅助验证。这让我们清楚地认识到，大型语言模型更适合作为文档自动化的辅助工具，而不是主导决策过程。——Nick Mikhalenkov，Nine Peaks Media SEO 总监

关键局限：LLM 的短板（运营层）

大型语言模型虽具备战略价值，但在应用于高频、生产级文档自动化时，其局限性便会凸显。在追求准确性、一致性、速度和成本可控的运营层面，纯粹依赖大型语言模型的方案会引入可量化的风险。

A. 概率性输出与准确度风险

局限性

大型语言模型属于概率系统，其结果依据统计概率生成，而非确切规则。即使是最先进的模型，也会出现一定比例的不正确或虚构信息（即“幻觉”）。按照业内标准，诸如 GPT-4o 等主流大型语言模型在结构化任务上仍存在 Master of code 报告的 5–20% 的出错/幻觉率。

运营风险

在财务及运营工作流中，如应付账款、应收账款、采购或合规报告，概率性错误是不可接受的。Ramp 数据 显示，人工处理发票的错误率约为 1–3%，即每 1000 张发票就有 10–30 笔交易需要更正或调查。此类错误会导致错失优惠、逾期付款和高昂的返工成本。与规则引擎不同，大型语言模型无法保证在输入一致时输出恒定，除非增加复杂的审核流程和人工干预，但这又削弱了自动化本应带来的效率提升。

B. 空间感知与布局局限

局限性

大多数大型语言模型按线性顺序处理文本，难以原生理解版面的空间关系。尽管可以读取文档中的文本，但它们难以准确分辨以下依赖版面布局的逻辑：

• 多栏发票
• 嵌套或多行表格
• 跨栏表头
• 由位置而非标签指示含义的数值

不过，随着新模型的涌现，这一情况正在改善。

运营风险

在结构化文档中，版面即是逻辑。错误解读行列对应关系会导致：

• 明细项目与金额或数量错配
• 合计被归入错误的字段
• 表头值在行间被错误传递

这类错误通常细微且难以自动发现，但对自动化流程的影响极大。

C. 输出不一致与非确定性

局限性

大型语言模型默认不强制输出严格的数据结构。其输出在字段存在、命名、格式和排序上，都可能随着输入或 prompt 的细微变化而波动。

运营风险

企业系统要求可预测、结构稳定的输出（如固定的 JSON 格式、统一的字段名、规范的数据类型）。输出的变动会导致：

• 验证与修正层变得繁杂
• 边缘情况频繁出现
• 必须重新引入人工复核

这直接影响了端到端自动化的可靠性。

D. 无微调时的领域与上下文短板

局限性

大型语言模型具有广义的知识范围，但在面对高度专业的文档结构（如物流单据、税表、行业专用发票）时，若无专门的微调或 prompt 设计，其效果会受到限制。

运营风险

而微调又带来了额外的复杂性：

• 需要定制数据集
• 增加开发周期
• 涉及数据隐私与保留问题
• 持续的运维负担加重

这背离了大型语言模型所承诺的“即插即用”的便利性。

E. 可靠性、成本及延迟制约

局限性

大型语言模型的推理，尤其是代理化或多步推理，是计算资源密集型的过程。在真实世界中，使用大型语言模型提取单份文档常耗时 8–40 秒，而专业的 OCR 及提取引擎仅需数毫秒。

运营风险

在大规模处理时，这会导致高昂的成本与性能瓶颈：

• API 调用成本有时比专业的 IDP 系统高出 10–100 倍
• 延迟成为时效性工作流的障碍
• 吞吐量受限，不利于大批量、高峰时段的处理

当每月需处理成千上万份文档时，其单位经济性将难以接受。

F. 数据隐私与合规风险

局限性

许多大型语言模型依赖第三方 API、共享模型或不明确的数据保留政策。在受监管的场景中，这会涉及以下风险：

• GDPR 的目的限制与数据最小化原则
• 用户的删除权和系统的可审计性
• HIPAA、GLBA 及其他行业法规

运营风险

如果文档经由可能记录、保留或复用数据的模型处理，企业将失去对敏感信息的控制。仅依靠合同条款难以完全化解合规风险。

在我看来，大型语言模型在文档处理方面最大的局限之一，是在要求高精确度的场景下无法保证结果的准确性。LLM 擅长文本摘要和语义理解，但在结构化数据提取（例如识别成绩或日期）时，一个微小的失误都可能造成严重后果。此外，即使在底层数据缺失或模糊的情况下，LLM 也常常会自信地生成一个答案。

在教育领域的应用中，我发现大型语言模型在总结课程材料、解释概念上表现出色，但从学籍档案或考试成绩表中提取标准化信息的准确度始终不如预期。带有工复核的传统规则系统，仍然优于纯粹依赖大型语言模型的自动化方案。——Joern Meissner，Manhattan Review 创始人兼董事长

总结：文档自动化中的战略智能与运营可靠性

大型语言模型拥有卓越的自然语言理解、语义解析与上下文推理能力。然而，在企业级文档自动化中，大型语言模型在精度、确定性提取、布局理解、成本效率及合规性方面面临诸多挑战。其概率性输出及较慢的处理速度，使其在大批量发票处理、应付账款自动化及其他结构化文档场景下难以独当一面。

文档处理领域“代理型 AI”的崛起

在克服纯粹依赖大型语言模型进行提取的局限性方面，一种新的架构模式逐渐兴起：代理型 AI。在此类模式下，大型语言模型不再是简单的文本生成器，而是扮演编排者的角色，调用外部工具、开展多步推理，并反复进行自我校验。

什么是代理型 AI？

代理型 AI 指大型语言模型能够：

• 将任务拆解为多个步骤
• 调用外部工具（如 OCR 引擎、计算器、数据库、验证脚本）
• 审查并修正自身的输出
• 反复循环，直至达到预设的置信阈值

在文档处理中，这通常表现为大型语言模型完成数据提取后，会进行总额校验，在发现不一致时重新检索文档并修正，最终生成结果。

预期价值：减少幻觉

通过引入自检循环与工具辅助推理，“代理化”工作流可以减少以下常见的 LLM 失误：

• 数据不一致
• 字段缺失
• 逻辑明显错误（如合计与明细不符）

此模式让大型语言模型从“单次猜测”演变为“自纠型系统”，在处理复杂或模糊的文档场景时，其效能有明显提升。

权衡：延迟、成本与系统复杂性

尽管代理化架构可以提升推理的可靠性，但也带来了显著的运营权衡：

延迟

每一次推理与工具调用都会增加处理时长。实际上，代理型文档提取流程处理单份文档通常需要 8–40 秒，不适合实时或大批量处理的需求。

成本

多轮 LLM 调用会导致 token 用量和 API 费用激增。在大规模应用下，单份文档的成本远高于确定性提取管道。

工程复杂性

代理型系统要求：

• 协同编排框架
• 跨工具的错误处理机制
• 监控与可观测性层
• Prompt 和逻辑的持续优化

这意味着集成和维护成本大幅增加。

现实：并非高吞吐自动化的理想选择

对于每月需要处理数千份文档的企业而言，上述权衡难以接受。高频文档自动化优先关注：

• 可控的延迟
• 稳定的成本
• 确定性的输出
• 简明的失败模式

代理型 AI 提升了推理深度，但并未优化运营效率。

结论：强大但适用范围有限

代理 AI 是应用大型语言模型处理复杂任务的一次重要进步，但其强项在于：

• 小批量、高复杂度的场景
• 异常处理与边缘案例分析
• 知识密集型文档审查

它并不适合高频、生产级的数据录入或文档处理流水线。

代理型 AI 提升了大型语言模型的推理能力，但无法根除概率模型的根本权衡。大规模文档自动化仍需协同使用确定性和专业化的提取系统。

为何专业工具依旧不可或缺（Parseur 及专业引擎价值）

随着大型语言模型自动化关注度的上升，许多企业误以为通用模型可以取代传统的文档处理系统。然而实际趋势恰恰相反。那些成功实现高可靠性、大规模自动化的企业，越来越多地将大型语言模型与专业文档引擎相结合，各司其职，取长补短。

Parseur 等专业平台的存在，并非因为大型语言模型缺乏智能，而是因为企业自动化优先考虑的是精度、可预测性与效率，而非泛化的推理能力。

规模化精度

文档自动化不同于对话式 AI。处理发票、订单、财务表单等文档时，必须保证字段级的准确性，不容许“差不多”的模糊结果。

专业引擎依托：

• 规则增强型提取
• 考虑版面的模式识别
• 针对结构化文档调校的分类模型

这样可以输出确定性结果，保证同一份文档每次处理的输出始终如一。

大型语言模型的提取虽灵活，但本质上仍是概率性的。哪怕是极小的出错率，在大规模处理时也会迅速累积，带来高昂的对账和异常处理成本，从而抹杀自动化带来的收益。

配置规则+针对性学习

现代文档平台早已不再一味依赖规则，而是融合了：

• 可配置的模板与验证规则
• 轻量级分类模型
• 可选的 AI 辅助字段识别

这种混合路线按行业标准 在处理变化的文档格式时，可持续实现95%以上 的字段级准确度。

典型的纯大型语言模型提取方案在处理结构化财务文档时，报错率普遍较高。而专业的 IDP 已被证实能将提取和录入错误降低 52% 以上，大幅减少人工干预。

本质区别在于控制力：企业可以明确地指定：

• 接受的格式
• 验证逻辑
• 备用流程

而仅靠 prompt 很难保证这一点。

集成与工作流成熟度

专业平台是为生产工作流而生，而非试验品。

成熟的系统支持：

• 稳定的 REST API 和 webhook
• 原生对接到 ERP、会计及 CRM 等业务系统
• 兼容自动化平台（如 Zapier、Make、Power Automate）
• 内建的监控、重试或错误处理功能

这使得企业能够以系统化的方式上线文档自动化，而非依赖脆弱的 prompt 或脚本编排。

大型语言模型更适合担任逻辑与推理层，而专业工具则为企业自动化提供了坚实的运营基础。

内置安全与合规

安全与合规是企业文档处理的根本架构要求。

Parseur 等专业平台在设计时即已考虑：

• 租户级数据隔离
• 传输中与静态加密
• 可配置的数据保留策略
• 与 GDPR 对齐的处理与删除机制

这类系统不会使用客户的文档来反哺训练通用模型，从而避免了数据主权与可审计性难题。

受监管的行业对此尤为敏感，因为合规不仅关乎数据如何存储，还关乎其是否被再次利用。

交集点：嵌入文档处理工具的 LLM

随着企业从试点转向生产，一种更务实的模式逐渐成型：将大型语言模型嵌入到文档处理工具之中，而不是让其成为独立的数据提取引擎。这种混合架构结合了大型语言模型的灵活性与确定性系统的可靠性。

大型语言模型逐渐成为辅助层，用于增强灵活性、容错能力及下游智能，而核心的提取任务依然由结构化、可控的系统负责。

这也反映了一项重要的架构原则：当大型语言模型被那些强调精度、性能与合规性的系统约束时，其效果最佳。

Prompt 驱动的纠错与丰富层

目前，将大型语言模型集成在文档提取工具中的典型用途是事后丰富（Post-Extraction Enrichment）。

具体流程如下：

• 确定性或版面感知引擎先提取核心字段（如发票号、总额、到期日）
• 然后选择性地调用大型语言模型进行：
  • 描述归一化
  • 模糊标签解析
  • 上下文元数据补充（如供应商归类、付款条款标识）

大型语言模型在主提取流程之后工作，其概率性不会影响数据的完整性。其输出可以被限制、校验或忽略，对主流程没有干扰。

如此便可在提升灵活性的同时，规避系统性风险。

人机协同确认：LLM 摘要辅助人工复核

另一种模式是让大型语言模型协助人工复核，而非完全替代。

例如：

• 将长篇文档进行摘要，突出关键字段或异常之处
• 解释为何某个字段的校验失败
• 为审计流程生成自然语言的复核说明

这可以在平台内部减轻复核压力，同时最终的决策权仍在人工手中。

从运营角度看，这大幅提升了处理例外情况时的流转效率和一致性，却不依赖大型语言模型作为权威的数据录入来源，对于合规场景尤为重要。

代理型 AI 工作流：LLM 协调确定性系统

更先进的平台正在尝试代理型工作流，即让大型语言模型作为编排层，协调多个工具来完成文档处理流程。

这种架构的特点是：

• 大型语言模型负责编排与决策
• 确定性系统完成 OCR、分类与字段提取
• 验证规则施加约束
• 仅在违反阈值时才需要人工介入

需要强调的是，代理化需要谨慎界定其应用范围。正如前文所述，它带来了延迟、成本及系统复杂性，因此更适合：

• 小批量、高变异性的文档
• 跨系统对账
• 异常驱动的工作流

对于批量、高频的提取任务，代理 AI 是专业引擎的补充，而非替代品。

为何混合架构成为企业标准

越来越多的大型语言模型被集成于文档提取工具中，这源于业界对 AI 优势与短板的成熟认知。

混合系统提供了：

• 结构化数据的确定性准确度
• 边缘场景的语义适应力
• 大规模应用下可预测的成本与性能
• 强化的合规与审计追溯能力

战略结论

未来的文档自动化不是“LLM 优先”，而是**“LLM 感知型”（LLM-aware）**。

在 2026 年及以后取得成功的企业，将是那些：

• 利用大型语言模型提升决策和灵活性
• 使用专业引擎保障运营执行
• 构建兼具智能与可靠性约束的架构

何时用 LLM，何时用专业文档处理工具

未来展望：LLM、代理系统与自动化

AI 驱动的文档自动化技术格局正在迅速演变。企业需要理解当前大型语言模型的能力，并关注未来几年将重塑自动化策略的新趋势。

1. 下一代 LLM 架构

• 多模态模型： 大型语言模型将能同时处理文本、图片、表格和结构化文档，为发票、表单和 PDF 自动化开辟新的空间。
• 检索增强模型（RAG）： 通过集成外部知识信息，无需重训即可提升准确率和上下文理解能力，同时保护敏感的客户数据。
• 代理 AI 工作流： 借助多步推理和工具集成，让大型语言模型可自主查重字段、摘要复杂合同，或为异常处理提供建议。

2. 企业采纳趋势

• 未来采用率预测： 预计到 2027 年，大型企业的 AI 采纳将达到全面普及水平，生成式 AI 将成为自动化、内容处理和知识流转的核心，混合自动化堆栈将成为常态。（推断自通用企业 AI 趋势）
• 核心聚焦于减少人工、加快作业速度、发掘非结构化数据价值。

3. 可解释性、信任与监督

• 随着大型语言模型采纳的增长，对可解释 AI 的合规和运维要求将升高，企业必须具备审核输出、确认决策和维持合规的机制。
• “人机协同”（HITL）的监督模式将始终是关键，尤其在处理合同、发票、财务报表等核心业务文档时。
• 企业的自动化战略将更青睐兼顾大型语言模型灵活性与专业引擎可靠性的混合架构，以确保可信度和合规性并举。

平衡 AI 智能与运营控制力

大型语言模型（LLM）为理解非结构化文本与跨文档推理带来了强大的认知能力，但单靠大型语言模型并不能胜任企业级的数据提取。企业应有针对性地使用大型语言模型来应对需要灵活性和上下文推理的战略任务，同时依赖如 Parseur 等专业平台来实现确定性准确度、法规合规、扩展性与审计追溯。通过融合 AI 智能与专业提取引擎，企业可兼得运营可靠性与战略洞见，从而优化文档自动化的速度、精度与可控性。

常见问题解答

为帮助企业决策者了解大型语言模型在文档流转中的实际应用与局限，我们汇总了关于其用途、安全性以及与 Parseur 等专业工具集成的常见问题解答。

大型语言模型在文档处理方面擅长什么？

大型语言模型擅长翻译非结构化文本、识别模式、分类内容以及抽取依赖上下文的信息。它们非常适合灵活、需要推理的工作流，但其结果具有概率性而非确定性。

为什么大型语言模型无法取代专业的提取工具？

大型语言模型输出不一致，难以处理依赖版面布局的数据，且大规模应用时成本高昂。像 Parseur 这样的工具可为高频、结构化文档提供确定性准确度、合规性和可扩展性。

大型语言模型处理企业数据安全吗？

安全性取决于实现方式。许多大型语言模型采用共享 API，可能会保留数据。Parseur 确保隔离处理，可配置的保留策略，并遵循 GDPR 及其他法规要求。

企业应如何结合大型语言模型和专业工具？

针对推理及非结构化数据使用大型语言模型，对于高频、结构化或受监管文档使用专业引擎，从而兼顾灵活性与可靠性。

最后更新于 2026年2月13日