我要投稿

Coze开源后，我用LLM+OCR做了一个文档智能问答Agent

发布日期：2025-07-31 11:53:24 浏览次数： 1536

作者：PaperAgent

微信搜一搜，关注“PaperAgent”

近期Coze开源的消息刷爆了朋友圈，这对于想通过搭建Agent解决复杂问题的企业开发者而言简直是超大好消息！通过Coze平台，企业用户可以通过零代码或低代码的方式，快速搭建出解放生产力的AI工作流，辅助员工高效完成各类的复杂任务。

今天，我就来分享一个用Coze搭建文档智能问答Bot的保姆级教程。

图片来自扣子官方

我们经常会遇到从产品手册、技术白皮书、合同条款、内部报告……等文档中快速精准地提取所需信息的情况，这时可靠的文档智能问答Bot就能成为我们的得力助手。

文档智能问答机器人能够将静态文档转化为动态知识库，比起原先埋头文档中靠自己阅读记忆，现在我们只需向Bot提问，它就能快速定位并输出文档中相关的精确答案或关键段落。例如：

合同审核：面对冗长的合同，直接询问“付款周期是多久？”或“违约责任条款有哪些？”，Bot能迅速给出答案，省去逐页查找的麻烦。
技术支持：新员工面对复杂设备手册，问“如何重置设备密码？”或“错误代码XX代表什么？”，Bot能立即提供操作步骤或故障解释。
知识检索：在海量的产品文档或研究报告中，提问“报告中关于市场趋势的主要结论是什么？”，Bot能快速定位核心信息并组织语言回答。

尽管直接使用大模型也能进行基础的文档问答，但是，LLM的强大之处在于其卓越的自然语言理解、推理和生成能力，能理解复杂问题、联系上下文甚至进行总结归纳，在文档问答任务的前端环节——特别是光学字符识别（OCR）准确提取扫描件/图片中的文字，以及精准解析复杂PDF结构（如表格、多级标题、页眉页脚）等方面——LLM的精度往往难以匹敌经过专门训练和优化的专有模型。

以下图为例，可以看到LLM和专有模型在扫描件少线表格这一难点上的解析能力差异：

因此，构建一个真正高效、可靠的文档问答Bot，关键在于发挥LLM与专有模型的各自优势，实现协作：利用专有模型高精度完成OCR和文档结构解析，确保原始文本信息被完整、准确地提取；然后将清洗后的文本输入LLM，利用其语义理解和推理能力，精准理解用户问题并从文档上下文中找出或生成最佳答案。

样本原图

样本原图

LLM直接问答 VS. TextIn专有模型解析后问答

LLM直接问答 VS. TextIn专有模型解析后问答

接下来，本文将一步步演示如何在Coze平台上，搭建一个融合专业文档处理能力与LLM智能的文档问答Bot工作流。让我们开始，利用AI工具，让文档中的知识真正“活”起来，服务于你的日常工作。

Step 1：创建智能体

工作空间 -> 项目开发 -> 创建 -> 创建智能体 -> 创建 -> 输入项目名

Step 2：创建工作流

工作流 -> 添加工作流

创建工作流 -> 输入工作流名称和描述

Step 3：工作流配置

添加“插件”

搜索“TextIn” -> 找到“pdf2markdown” -> 添加

Step 4：模块设置

1. 开始模块

类型设置 -> input = File.Default

2. 解析模块

类型设置

url = 开始.input
app_id = Textin.com账号信息，请注册：https://cc.co/16YSVU或登录后前往 “工作台-账号设置-开发者信息” 查看 x-ti-app-id
secret_code = Textin.com账号信息，请登录后前往 “工作台-账号设置-开发者信息” 查看 x-ti-secret-code

Textin.com 获取 app_id和secret_code信息填入

模块输出指向 -> 大模型

3. 大模型模块

大模型 -> 选择 DeepSeek

设置输入参数 -> pdf2markdown -> markdown

输入系统提示词“请根据{{input}}进行内容总结”

4. 结束模块

设置输出 -> 大模型 -> output

Step 5：试运行发布

点击“试运行” -> 上传测试文件 -> 发布

Step 6：添加工作流，开始问答

53AI，企业落地大模型首选服务商

产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案

承诺：免费POC验证，效果达标后再合作。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业

相关资讯

2025-07-31

Ollama 发布桌面客户端，能让用户轻松管理 Ollama 模型，无需依赖复杂的命令行操作

2025-07-31

别再乱选了！Dify、Coze 与 n8n 的真实差距，多数人没看透

2025-07-31

Coze开源，能否挑战LangChain主导地位？

2025-07-31

扣子开源，三天揽获1.5W GitHub Star

2025-07-31

官方AMA：扣子为什么要开源？

2025-07-31

Coze开源文档资料清单

2025-07-31

手把手教你本地部署！京东JoyAgent全攻略：从零拥有一个企业级的AI Agent

2025-07-31

扣子罗盘（Coze Loop）开源版本地部署，构建一站式AI Agent调试、评估、监控平台

了解更多

了解更多

160+中大型企业正在使用53AI

立即咨询预约演示

把握AI发展的机遇，共同探索、共同进步

2025-01-22

如何打造基于GenAI的员工服务机器人

2025-01-22

热点资讯

实测Qwen3-Coder，这就是目前最强的开源编程模型

2025-07-23

看大厂PM，如何玩转多个智能体开发平台

2025-06-17

53AI Hub重磅开源！让99%的智能体开发者赚到钱！

2025-06-17

Qwen3-Coder开源：面向世界的智能编程引擎

2025-07-23

Kimi K2详测，Claude国产平替有了

2025-07-14

Kimi K2 详测｜超强代码和Agent 能力！内附Claude Code邪修教程

2025-07-12

字节重磅开源！Coze Studio + Coze Loop 助力AI Agent开发与运维一体化

2025-07-27

刚刚，DeepSeek开源新版R1，媲美OpenAI最高o3模型

2025-05-29

豆包电脑版不讲武德降维打击本地部署AI知识库的开源选手

2025-05-12

事实证明千问qwen3小模型才是企业的生产力，他究竟能做什么呢？

2025-05-14

大家都在问

Coze开源，能否挑战LangChain主导地位？

2025-07-31

官方AMA：扣子为什么要开源？

2025-07-31

字节打响 Agent 平台战！Coze扣子、n8n、Dify谁是终点？

2025-07-31

更强的 Qwen3-Coder 来了，都用上了吗？

2025-07-30

Coze扣子开源后，还有好用的智能体Agent开发平台吗？

2025-07-30

扣子（Coze）开源了！你发现了哪些商业机会？

2025-07-30

GLM-4.5 发布，六大主流模型混战测评，谁能一键生成“ 真·可用 ”的应用？

2025-07-29

Coze既可开源也能本地部署，n8n和coze哪家强？

2025-07-29

热门标签

内容创作大模型技术个人提效 langchain llamaindex 多模态技术 RAG技术智能客服知识图谱模型微调 RAGFlow coze Dify Fastgpt Bisheng Qanything AI+汽车 AI+金融 AI+工业 AI+培训 AI+SaaS 提示词框架提示词技巧 AI+电商 AI面试数字员工 ChatBI 知识管理开源大模型智能营销智能硬件智能化改造 AI+医疗 MaxKB

应聘简历请发送至： ceo@53ai.com

友情链接：

CopyRight © 2012-2024 深圳市博思协创网络科技有限公司版权所有

粤ICP备14082021号

广州：广州市华景路37号(华景软件园)暨南大学科技大厦6楼（整层）

深圳：深圳市福田区泰然四路29号天安创新科技广场一期A座1204

上海：上海市浦东新区金新路58号1602室

微信扫码
和创始人交个朋友

联系我们

售前咨询

预约演示

微信扫码

添加专属顾问

回到顶部