SLM 微调用于文档处理：将企业 PDF 转化为结构化数据
企业如何使用微调的小语言模型从 PDF 中提取结构化数据——建筑工程量清单、法律合同、医疗记录和财务报表——成本仅为人工处理的一小部分。
每个企业都有 PDF 问题。建筑公司积累了数十年的工程量清单和检查报告。律所维护着数十万份合同档案。医疗机构累积了临床笔记和实验室结果。银行处理数以百万计的财务报表。
这些文档中的信息很有价值。它们存 储的格式则不然。PDF 设计用于人类阅读，而非机器处理。
通用大语言模型可以从 PDF 中提取数据，但准确率只有 65-75%，且规模成本高昂。
微调的小语言模型解决了这两个问题。准确率足以用于生产，成本低廉足以处理数十万份文档。
微调带来的变化
| 文档类型 | 通用 7B 模型 | 微调 7B 模型 | 标注示例 |
|---|---|---|---|
| 建筑 BOQ 行项 | ~70% 字段准确率 | 95%+ 字段准确率 | 500 |
| 法律合同条款 | ~65% 条款识别 | 93%+ 条款识别 | 800 |
| 临床笔记 → ICD-10 编码 | ~60% 编码准确率 | 92%+ 编码准确率 | 1,000 |
| 财务报表 → 字段 | ~72% 字段准确率 | 96%+ 字段准确率 | 600 |
文档处理管道
阶段 1：摄取 — 解析 PDF 为文本 + 布局
阶段 2：清理和脱敏
阶段 3：标注正确提取的示例
阶段 4：微调 SLM
阶段 5：规模化部署和处理
经济性
100,000 份文档人工处理：50,000 人时，$1.25M。 微调方案：500 个标注示例（250 小时专家时间 ~$6,250）+ 计算 ~$5,000。总计不到 $7,000。178 倍成本降低。
数据准备是瓶颈
在每个文档处理项目中，标注阶段消耗 60-70% 的总项目时间。它需要昂贵且繁忙的领域专家。这个将原始企业文档转化为干净、标注的训练数据的管道决定了项目的成败。
Turn unstructured data into AI-ready datasets — without it leaving the building.
On-premise data preparation with full audit trail. No data egress. No fragmented toolchains. EU AI Act Article 30 compliance built in.
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