一、什么是「用 LLM 对文档做结构化抽取」

一句话定义：

将“给人看的自然语言文档”，自动转化为“给系统处理的结构化数据”。

典型能力包括：

• 文档 → 结构化字段（JSON / 表格 / 图谱）
• 非规范文本 → 规范对象（实体、关系、事件）
• 跨文档 → 统一结构、可对比、可计算

例如：

会议纪要（PDF）
↓
{
  "会议时间": "2025-12-10",
  "参会部门": ["研发部", "市场部"],
  "决策事项": [
    {"事项": "上线新版本", "负责人": "张三", "截止日期": "12-30"}
  ],
  "风险点": ["服务器容量不足"]
}

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二、在 OA 办公领域的主要功能

核心目标：提升组织运行效率 + 降低“人为处理文档”的成本

1️⃣ 公文 / 制度 / 合同结构化

功能

• 自动抽取：
  • 文档类型（通知 / 请示 / 合同 / 纪要）
  • 关键字段（时间、主体、金额、责任人、期限）
  • 条款与约束条件
• 建立制度/合同元数据模型

价值

• 不再“全文检索靠人看”
• 支持：
  • 合同到期提醒
  • 制度比对（是否冲突）
  • 风险条款自动标记

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2️⃣ 流程型文档 → 可执行流程

例如：

• 请示报告
• 立项文档
• 变更说明

LLM 抽取能力

• 识别：
  • 申请人
  • 审批层级
  • 决策点
  • 依赖条件

形成结果

{
  "流程类型": "立项审批",
  "发起人": "李四",
  "审批节点": ["部门负责人", "财务", "总经理"],
  "关键条件": ["预算<=50万"]
}

意义

• 文档 → OA 流程自动生成
• 减少“填表 + 重复录入”
• 降低流程设计的人力成本

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3️⃣ 会议纪要 / 周报 / 总结结构化

抽取要素

• 决策项（Decision）
• 待办事项（Action Item）
• 风险与问题（Risk / Issue）
• 责任人 & 时间

价值提升

• 会议不再“开完即忘”
• 自动生成：
  • 待办清单
  • 项目跟踪表
• 支撑管理驾驶舱 / OKR / KPI

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4️⃣ 企业知识库与智能检索

结构化后可做：

• 文档 → 主题 / 标签 / 业务对象
• 跨文档聚合：
  • “所有涉及某客户的文件”
  • “所有提到某项目风险的报告”

👉 这是一粒云在之前在做的 RAG / 文档云 / AI 检索的核心前置能力