开发RAG被文档解析搞崩？试试EasyDoc，免费额度带你起飞。

做 RAG 应用，文档预处理绝对是绕不过的坎。PDF、扫描件、Word 里的奇葩表格、图片、断裂的上下文… 处理这些玩意儿，费时费力还容易心态爆炸。

最近在做一个“中国企业出海策略”的 AI 问答，源数据全是各种 PDF 研究报告和政策文件。试了些开源解析工具，效果差点意思，关键信息抓瞎。

后来有人推荐了 EasyDoc。虽然是闭源产品，但推广期有免费额度，就试了下，感觉确实解决了些痛点。

直接上效果，看它处理复杂图文混排文档怎么样：

示例 1: 图文混排下的精准问答与溯源

• 挑战: 典型的研究报告页面，大段文字描述“中国企业国际化发展阶段”，旁边配个“中国对外直接投资流量”柱状图，图上还有年份、数值、百分比、注解。传统工具要么忽略图表，要么信息提取不准，要么没法和文字关联。

• • EasyDoc 效果: (看截图右侧 RAG 问答) 它准确总结了几个发展阶段 (产品国际化、资本国际化等)，并且 标注了信息来源页码。这说明它能理解图文结合的内容，并进行溯源。

示例 2: 复杂图表信息的精准提取与关联

• 挑战: “海外营销目标”部分，文字旁边是一组并列的环形百分比图表，每个图有核心百分比 (70%, 60%, 57%) 和对应的文字说明 (优化用户触达、构建分销网络等)。很多工具读这种图表，要么只认数字，要么只认文字，很难正确匹配并关联上下文。

• • EasyDoc 效果: (看截图右侧 RAG 问答) 它精准提取了 每个图的核心数据和标签 (如 “优化用户触达：70%”、“构建分销网络：60%”、“打造自有品牌：57%”)，并把这些信息和页面上对目标的详细描述关联起来，同样 清晰标注了来源页码 (12: PDF)。这说明它能理解并列图表结构，并智能关联上下文，避免模型“看图说话”式的错误。

所以，EasyDoc 到底是啥？

简单说，它是个智能文档解析引擎，专门为 AI 应用处理文档数据。支持 PDF, Word, PPT, TXT 等，输出适合 LLM 使用的 JSON 格式。

EasyDoc 的几个核心优势：

1. 1. 内容块智能识别: 基于语义识别内容块，提取完整知识单元，提升 RAG 质量。

1. 2. 层次结构分析: 能解析文档结构 (如章节条款)，输出带层级关系的数据 (通过 parent_id 追踪)，方便 AI 理解上下文。

1. 3. 表格和图片深度解读: 不光提取，还能理解表格和图片内容，输出结构化数据和语义解读 (结果体现在 vlm_understanding 字段)。

API 调用方式挺直接：

提供三种模式：

• Lite 模式: 基础文本提取，适合快速开发和验证。

curl --location --request POST 'https://api.easydoc.sh/api/v1/parse' \
--header 'api-key: <YOUR_API_KEY>' \
--form 'file=@"<YOUR_FILE_PATH>"' \
--form 'mode="lite"'

• Pro 模式: 保留完整文档层次结构，为 RAG 优化。

curl --location --request POST 'https://api.easydoc.sh/api/v1/parse' \
--header 'api-key: <YOUR_API_KEY>' \
--form 'file=@"<YOUR_FILE_PATH>"' \
--form 'mode="pro"'

• Premium 模式: 解锁表格和图片深度解析，适合复杂数据处理。

curl --location --request POST 'https://api.easydoc.sh/api/v1/parse' \
--header 'api-key: <YOUR_API_KEY>' \
--form 'file=@"<YOUR_FILE_PATH>"' \
--form 'mode="premium"'