在当今信息爆炸的时代，我们面临着前所未有的数据挑战——大量有价值的PDF文档、表格和演示文稿被存储在个人电脑和企业云存储中，却未被充分利用。这些"暗数据"中蕴含着丰富的商业价值和洞察力，但传统技术难以有效提取其内容。现在，LandingAI推出的Agentic Document Extraction(ADE)技术正彻底改变这一局面，仅需三行代码即可将复杂的PDF文档转换为大型语言模型(LLM)可直接处理的Markdown文本，为各行各业带来革命性的数据处理能力。
从"暗数据"到"金矿"：PDF数据的觉醒
在大型语言模型(LLM)出现之前，许多重要文档往往被搁置在个人电脑或企业云存储中无人问津。主要原因在于缺乏能够有效理解和解析这些文档内容的软件技术。然而，随着LLM技术的成熟，这些文档中蕴含的信息价值被重新发现。从复杂的财务报表到医疗表格，从法律合同到物流订单，这些文档中包含的结构化数据对于业务决策、自动化流程和智能分析具有不可估量的价值。
跨行业应用场景
医疗健康领域：通过精准提取复杂医疗表格中的患者信息，大幅简化患者登记流程，减少手动输入错误，提高医疗服务效率。
金融服务行业：从包含数千个单元格的复杂财务报表中准确提取数据，支持对公司公开文件进行深入分析，为投资决策提供数据支持。
物流供应链：从运输订单和海关表格中提取关键信息，优化物流跟踪流程，加速货物运输处理。
法律服务行业：通过从复杂法律文档中精准提取关键条款，实现自动化合同审查，大幅提高法律工作效率。
数据提取的准确性挑战
尽管数据提取在众多应用场景中具有重要价值，但实现高精度提取却面临诸多挑战。一个特别棘手的问题是"静默失败
