Landing AI

Landing AI 官网目前主打文档智能产品线 Agentic Document Extraction（ADE），定位为「面向真实世界文档的准确、可投产的 AI」：把任意文档转成可审计、可直接进生产的结构化数据。它与常见「OCR 加 LLM」方案的差别，官网在 FAQ 里给得很直白——结果附带页码与精确坐标的引用、每个块都有置信度评分，因此可以先机器处理、再把低置信度部分交人工复核。官网称已服务 50 家以上企业客户、累计处理 10 亿以上图像与文档，单页处理时间在 2 秒以内；当前已迭代到 ADE Gen2，站内公告显示 V2 API 比旧版节省 25% 到 80% 的额度。

核心能力

• Parse（解析）：把版式多变的扫描件、密集表格、表单与多格式文档转成保留层级的 LLM 友好 Markdown，输出文本、表格与图片等内容块，并为每块给出页码与坐标引用。
• Split（拆分）：自动把多文档混合的长文件切分成分类清晰的子文档，支持数百页大文件，并能按发票号、日期、订单号等重复标识做实例切分。
• Extract（抽取）：按自定义 schema 提取字段，支持扁平或嵌套结构、数组与多表，官网称可处理跨多页、数千行的大表，且每个值都带边界框引用以便审计。
• 可验证的准确率：官网强调「Accuracy you can prove, not guess」，结果可用页码与坐标核对原文，置信度评分会主动标出可能需要人工复核的部分。
• 性能与规模：官网称 ADE 每分钟可处理数千页，单页处理时间在 2 秒以内；V2 API 的额度消耗比旧版低 25% 到 80%。
• 安全与部署：官网列出 SOC 2 Type II 认证、GDPR 与 HIPAA 合规、云端/本地/虚拟私有三种部署方式与零数据留存选项；接入包括 REST API 与 Python、TypeScript 库。

适合谁

• 金融与保险机构，做信贷审批、KYC 与监管报送的材料抽取
• 医疗、法律、能源与物流行业，处理版式不固定的合同与档案
• 数据团队，为 RAG 与知识库准备语义切分后的结构化语料
• 希望减少人工复核、把文档流程自动化的运营与合规团队
• 对数据不出网有硬性要求的企业，走本地或私有化部署

使用建议

先用官网免费入口拿自己的真实文件跑一遍，重点看复杂表格与多页文档的解析结果，并打开引用坐标核对能不能追溯到原文位置——这是它和纯文本抽取方案最值得比较的地方。字段抽取建议先定义最小可用 schema（字段类型、是否嵌套、是否需要数组），跑通后再逐步加字段，比一次性写复杂 schema 更容易收敛；新项目直接用 V2 API，额度消耗更低。生产环境务必保留「置信度阈值加人工复核」的兜底，别让错误静默进入下游。合规与医疗场景优先确认部署方式与零数据留存选项，写入合同前与销售确认。