在当今信息爆炸的时代，PDF文件已成为我们存储和共享信息的主要格式之一。然而，这些文件中的数据往往被"锁定"在文档结构中，难以被计算机系统直接提取和利用。LandingAI最新推出的智能文档提取技术(Agentic Document Extraction, ADE)正彻底改变这一现状，为开发者提供了一种强大而简单的工具，能够将PDF文件转化为大语言模型可直接处理的markdown文本。
传统PDF数据提取的挑战
在大语言模型(LLM)出现之前，许多重要文档静静地躺在个人电脑或企业云存储中，无法被有效利用。主要原因在于缺乏能够真正理解文档结构的软件系统。即使是一些简单的PDF文件，传统的提取方法也常常面临诸多挑战：
- 格式复杂性：PDF文件格式复杂多样，包含表格、图像、文本混合等多种元素
- 布局多样性：不同文档的排版方式各异，难以用统一规则处理
- 数据准确性：特别是在处理表格和数字数据时，传统方法容易出错
- 处理效率：对于大型文档，处理速度往往难以满足实际需求
最令人担忧的是，当系统错误地从大型表格或复杂表单中提取数据时，往往会输出看似正确但实际上错误的数值。由于人们普遍认为计算机擅长处理数字，这类错误往往难以被发现，可能导致严重后果。
ADE技术：模拟人类阅读过程的智能解决方案
与人类阅读文档的方式类似，LandingAI的ADE技术并非简单地"扫视"整个文档，而是采用迭代的方式，逐步检查文档的不同部分， piece by piece地提取信息。这种"智能代理
