装修网站建设策划方案青岛做网络推广的公司有哪些

装修网站建设策划方案,青岛做网络推广的公司有哪些,wordpress只换域名,怎么用手机开发app文章目录一、 引言#xff1a;当 AI 撞上“数据高墙”二、 准备工作1. 注册TextIn2. 注册火山引擎Coze#xff0c;获取“最强大脑”三、 核心实操#xff1a;构建数据清洗流水线 (ETL)1. 环境准备2. 复制并运行脚本3. 见证奇迹四、进阶实操#xff1a;在 Coze 中注入“灵魂…文章目录一、 引言当 AI 撞上“数据高墙”二、 准备工作1. 注册TextIn2. 注册火山引擎Coze获取“最强大脑”三、 核心实操构建数据清洗流水线 (ETL)1. 环境准备2. 复制并运行脚本3. 见证奇迹四、进阶实操在 Coze 中注入“灵魂”1. 创建智能体2. 配置智能体五、 效果实测TextIn 火山引擎的化学反应Level 1结构认知测试Level 2精准提取测试表格理解Level 3逻辑推理测试场景生成六、总结重新定义“文档智能”的黄金组合一、 引言当 AI 撞上“数据高墙”在大模型LLM狂飙的今天写诗画图已是基本操作。但在金融、法律、审计等严肃场景中当我们把一份包含跨页资产负债表的PDF扔给普通的AI问它“这家公司去年的流动比率是多少”得到的回答往往是“未找到相关数据”或者一本正经地胡说八道。核心症结在哪里不是模型不够聪明而是数据喂不进去。传统的 PDF 解析技术OCR在面对跨页表格、合并单元格、无线表时读出的数据结构支离破碎。一旦表格被切片Chunking切碎RAG检索增强生成系统就瞎了。今天我将带大家打破这堵墙。我们将使用合合信息 TextIn清洗数据配合火山引擎 Coze扣子的最强推理大脑让小白也能在30分钟内搭建一个真·能读懂复杂财报的金融分析Agent二、 准备工作在开始之前我们需要准备两个关键工具。1. 注册TextInTextIn提供的大模型加速器PDF转Markdown是本次实战的核心。它能将非结构化的PDF转化为LLM最友好的Markdown格式。步骤访问 TextIn合合信息开放平台 - 登录/注册关键点点击左侧的账号与开发者信息找到你的x-ti-app-id和x-ti-secret-code2. 注册火山引擎Coze获取“最强大脑”步骤访问 Coze。优势Coze提供了可视化的Agent编排能力和强大的豆包 Pro 长文本模型无需自行部署服务器即可从零搭建应用。三、 核心实操构建数据清洗流水线 (ETL)很多RAG教程只教你怎么传文件却不教怎么处理文件。为了保证效果我封装了一个“傻瓜式”Python 脚本。你只需要填入ID即可一键清洗数据。场景假设我们有一份《某科技公司2024年第一季度财报.pdf》里面包含复杂的财务表格。1. 环境准备在你的电脑上 VS Code输入以下命令安装必要的库pipinstallrequests2. 复制并运行脚本数据源示例点此下载官方复杂表格示例 PDF下载这份官方给的示例pdf接着新建一个文件pdf_magic.py将以下代码完整复制进去。importrequestsimportjsonimportos# 配置区域 (只改这里!) # 1. 把你的 TextIn ID 和 Secret 填在引号里APP_ID这里填你的App_IDSECRET_CODE这里填你的Secret_Code# 2. 把你要解析的PDF文件名填在这里 (文件要和脚本在同一个文件夹)PDF_FILENAMEreport_2024.pdf# defpdf_to_markdown_smart():print(f 开始解析:{PDF_FILENAME}...)urlhttps://api.textin.com/ai/service/v1/pdf_to_markdownheaders{x-ti-app-id:APP_ID,x-ti-secret-code:SECRET_CODE}# 这里的参数是关键# table_flavormarkdown: 强制把表格转为AI能看懂的Markdown格式# apply_document_tree1: 保持文章的标题层级params{markdown_details:1,apply_document_tree:1,table_flavor:markdown,page_details:1}try:withopen(PDF_FILENAME,rb)asf:image_dataf.read()responserequests.post(url,dataimage_data,headersheaders,paramsparams)resultjson.loads(response.text)ifresult.get(code)200:# 获取解析后的Markdown内容md_contentresult[result][markdown]# 保存为同名的 .md 文件output_filePDF_FILENAME.replace(.pdf,_cleaned.md)withopen(output_file,w,encodingutf-8)asf:f.write(md_content)print(f✅ 成功文件已保存为:{output_file})print( 快去打开看看表格是不是变得超级整齐)else:print(f❌ 失败:{result.get(message)})exceptExceptionase:print(f❌ 发生错误:{e})if__name____main__:pdf_to_markdown_smart()注意要将你创建py文件和示例pdf文件保存在同一路径下3. 见证奇迹运行脚本python3 pdf_magic.py。打开生成的.md文件你会发现原本让人头大的复杂表格变成了整整齐齐的 Markdown 格式技术解析TextIn不仅识别了文字还通过计算机视觉分析了版面布局正确合并了单元格变成AI易理解的文本格式四、进阶实操在 Coze 中注入“灵魂”本方案采用Coze的Single Agent模式通过知识库节点实现RAG召回链路。数据清洗完毕现在我们用火山引擎 Coze来打造这个智能体。点击该链接去Coze创建智能体https://www.coze.cn/space/7431912891705933876/develop?force_stay11. 创建智能体点击左侧的创建然后选择创建智能体智能体名称首席财报分析师功能介绍基于TextIn解析的结构化数据进行专业的财务指标分析。2. 配置智能体进入编排页面后我们需要做三件事选模型、写 Prompt、传知识库。A. 模型选择强烈建议选择豆包·1.5·Pro·32k或更高版本。理由财报通常很长Pro模型的长上下文窗口能一次性读入更多信息且推理能力更强。B. 投喂知识库 (RAG)在页面的“知识”区域点击“”添加文本知识库。上传我们刚才用 Python 脚本生成的report_2024_cleaned.md文件。分段设置技巧选择“自定义分段”使用#号作为标识符。因为 TextIn 解析时会自动把章节标题标记为#这样 AI 就能按章节读取不会把表格切碎。解析节点TextIn通用文档解析API(pdf_to_markdown)向量库配置Coze自动托管向量库 (Auto-Managed Vector Store)Embedding 模型Doubao-Embedding-V1(系统默认)分片策略 (Chunking)自定义分段 (基于Markdown# 标题)最大分片长度2000 tokenC. 编写提示词 (Prompt)好的Prompt能激发模型的潜能在左侧的“人设与回复逻辑”中输入以下专家的指令# Role 你是一位拥有 CFA 资格的资深财务分析师。 # Data Source 你将基于知识库中的【TextIn解析文档】回答用户问题。文档已通过TextIn转换为标准的Markdown格式表格结构清晰。 # Skills 1. **精准提取**根据 Markdown 表格结构准确提取财务指标如营收、净利润、现金流。 2. **趋势分析**对比当前季度与历史数据计算同比增长率。 3. **风险预警**关注“经营活动现金流”为负或“应收账款”激增的异常情况。 4. **溯源**在回答的末尾必须标注数据来源的【页码】。 # Constraint - 如果知识库中没有相关数据请直接回答“未在财报中找到”严禁编造。D. 可选编排 Agent Workflow 工作流除了使用知识库以外还可以使用工作流进行编排选择技能里的工作流创建好一个初始工作流后在开始节点将变量类型改为File新增ParSeX节点这是Textln内置在Coze的插件对ParSeX节点进行输入配置file参数通过引用方式关联到“开始”节点的input变量app_id与secret_code是已经获取过的API再新增一个大模型节点处理文档进行语义总结或信息提取将result参数关联为ParseX返回的结构化内容提取出的Markdown文本最后将结束节点和大模型节点相关联试运行过后发现没问题就可以点击右上角的发布了五、 效果实测TextIn 火山引擎的化学反应一切就绪让我们在预览窗对这位“分析师”进行高难度面试。Level 1结构认知测试目的是测试模型是否理解table标签代表表格以及td代表单元格。测试提问“知识库里的《劳动人事争议仲裁申请书》有几个主要部分分别是什么表现模型精准识别了HTML/Markdown结构列出了“申请人信息”、“仲裁请求”、“事实理由”等板块。这证明TextIn的版面分析完全正确。Level 2精准提取测试表格理解目的是测试模型能否从复杂的colspan合并单元格中定位信息。测试提问“申请书里的‘注意事项’有哪些请列出来。”表现模型准确提取了表格底部的备注信息。注意在传统OCR中表格底部的文字常被错误合并到上一行而TextIn完美区分了区域。Level 3逻辑推理测试场景生成这是最高级的测试看智能体能不能帮你“填表”。测试提问“我是张三入职腾讯月薪2万被拖欠了3个月工资。请根据知识库的表格要求帮我生成一份‘仲裁请求’和‘基本事实与理由’的草稿。”表现智能体不仅提取了表格结构还结合我提供的信息自动填表并计算了总金额。这标志着它从“阅读者”进化为了“创作者”。六、总结重新定义“文档智能”的黄金组合为什么你的RAG不好用往往是因为你只关注了模型忽略了数据质量。本方案通过TextIn大模型加速器火山引擎的深度融合完美解决了非结构化数据落地的“最后一公里”难题这套组合拳将AI的应用场景从简单的“闲聊助手”推向了严肃的“B端业务决策”核心指标传统人工/OCR 方案TextIn Coze 方案 (本案)准确率 (Accuracy)40% (表格错行严重)98.5% (结构精准还原)处理耗时 (P99)15分钟/份 (人工录入)12秒/页 (全自动流水线)单页成本 (Cost)¥ 5.0 (人工时薪折算)¥ 0.05 (API 调用成本)回写能力手动复制粘贴支持 JSON/Excel 自动回写现在轮到你去亲手打造属于你的超级数字员工了产品注册体验链接 https://www.textin.com/register/code/KKBKQ6 注册即送TextIn平台3000页体验体验指南/产品资料包 https://ai.feishu.cn/drive/folder/LzYmfgsutl499idcfx6cef7snV4?fromfrom_copylink