作为一个知识管理爱好者，我一直梦想着搭建很多很多的个人AI知识库，帮我记住所有重要资料，随时随地回答我的问题，还能分享给同事，同事也能基于这个知识库进行 AI对答。说干就干，我用了很多大模型，开始疯狂上传PDF、文档和各种资料。

我还尝试了很多 AI知识库工具， 例如ima、语雀的知识库、飞书的知识问答、Get 笔记，这些软件对于手写笔记和扫描文档识别差强人意，AI根本看不懂啊，识别不准，问啥都是答非所问啊？你只好感“这AI知识库形同虚设！”。

很多人像我都会遇到这样的问题：

• 我习惯用iPad手写做读书笔记，这些图片导入后，AI直接懵了，连最基本的文字都认不全

• 财务报表、研究数据表，复杂的图表，AI只能看到一团乱麻

• 学术论文和期刊多栏排版，AI解析后逻辑全错了，很尴尬，A栏读一半跳B栏

• 我还收藏的一些古籍扫描的资料，别说AI了，OCR软件都基本没辙，搞不定啊

关键是，喜欢手写和整理的我，已经积累了上千页这样的图片和文档，手动整理？还不如让我去跳楼算了.....

意外发现的救命稻草：TextIn

在某个深夜，忍无可忍的我开始疯狂搜索解决方案，我意识到搞定AI 知识库，不仅仅要强大的软件或者大模型，更重要的是我的这些资料能更好的被识别，所以需要对上传资料做一定的工作。

然后我就发现了TextIn 这个工具。它号称有超强的PDF转Markdown能力，支持手写识别、表格识别、古籍识别...

老实说，我一开始是持怀疑态度的。这年头，谁不说自己OCR天下第一？抱着试一试的心态，我挑了几个最难搞的文档上传测试：

我上传了一下我写个我儿子的手写信，很潦草的，直接上传到 DeepSeek 看看能识别出来吗？

DeepSeek 识别不准，好多错误的地方，AI 都识别不准，那怎么可能有准确的回答。

我用TextIn试试看，结果真的震惊到我了！我这么潦草的手写字，竟然识别100% 准确。

接下来，可以将 TextIn 解析的结果导出为 TXT 或 Markdown 文件，然后上传到 DeepSeek 进行识别，准确度非常高，后续对话效果也更好。

我也会直接把这些解析过的文件批量上传到 ima 知识库，然后用它的 DeepSeek 模型跟这个知识库对话，好用到飞起。

TextIn：不只是OCR，是文档理解引擎

财务表格更是让我惊掉下巴——让我头疼的三级表头复杂表格，TextIn不仅完整识别出来了，还自动转成了标准Markdown表格格式，导入知识库后AI能精准理解数据关系了，真不错。

对于有数值标注的图表，甚至无数值标注的图表，TextIn文档解析都可以直接其转换为结构化数据（如图所示的表格），方便后续的数据入库、分析或输入大模型进行处理。

（有数值标注图表）

（无数值标注图表）

我经常研究一些 AI 相关的论文，更绝的是多栏学术论文，之前其他工具总是会把多栏内容识别得乱七八糟，还有很多错误，TextIn却能智能分析版面结构，按正确阅读顺序还原文本，连论文中的公式和引用都保留了下来，这个真的太关键了，尤其搞学术的，没有这个工具你怎么跟 AI 对话。

一番测试下来，我彻底被它征服了。这哪是什么OCR工具啊，简直是一个有“阅读理解”能力的文档解析引擎啊，甚至我非常肯定这是用好 AI 的必备工具啊，如果你上传给 AI 的内容多样且复杂，AI无法准确识别，一切都是徒劳啊。

知识库效果提升300%是认真的

测试完成后，我决定放手一搏，好好用一下，把所有不好识别的问题文档，先全部用TextIn先处理一遍，然后把1000多页的各类资料都转成了Markdown文本文件，重新导入到AI 知识库中，效果简直惊人啊。

• 我发现AI回答的准确率，从原来的不到30%提升到了95%以上（个人测试数据）

• 复杂表格数据的查询，也能精准返回，不再是一团乱麻了

• 手写笔记中的细节，AI也能准确检索和引用了，这个最棒

我还有个特别惊喜的发现：TextIn生成的Markdown文本，不仅保留了原文的结构，还自动识别出了文档的层级关系和重点内容，这个我真的没想到啊，这让我的知识库搜索效率真的是提升了一大截。

TextIn还有很多强大功能

经过一段时间的摸索，我还发现了TextIn的一些其他好用功能。

TextIn竟然也有 AI 知识库产品，亲测好用啊，直接上传手写文档、各种表格、论文等资料，有TextIn强大的自动识别和解析能力，就不用上传到其他知识库产品了，直接可以跟 AI 对话了。

我继续上传了我写给儿子的那份手写信。

识别度很高，基本无错误，立刻就能基于这份信跟 AI 对话，真的很方便。

还发现了一系列免费 OCR工具，都是一些我们常用的功能，这些功能在其他工具上可能都是收费的。

下面这些功能大家一定会很熟悉，抓紧去薅羊毛吧。

小结一下

我回顾了整个AI知识库建设的过程，非常肯定的是找到TextIn绝对是我的转折点。它不仅解决了文档处理大难题，还让我的知识库真正发挥了价值。

如果你也在建设自己的AI知识库，特别是有大量PDF文件、手写资料、复杂表格或多语言文档需要处理，我强烈推荐你试试TextIn。它可能不只是解决一个技术问题，而是能彻底改变你的工作方式。

 

 大模型&AI产品经理如何学习

求大家的点赞和收藏，我花2万买的大模型学习资料免费共享给你们，来看看有哪些东西。

1.学习路线图

第一阶段： 从大模型系统设计入手，讲解大模型的主要方法；

第二阶段： 在通过大模型提示词工程从Prompts角度入手更好发挥模型的作用；

第三阶段： 大模型平台应用开发借助阿里云PAI平台构建电商领域虚拟试衣系统；

第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；

第六阶段： 以SD多模态大模型为主，搭建了文生图小程序案例；

第七阶段： 以大模型平台应用与开发为主，通过星火大模型，文心大模型等成熟大模型构建大模型行业应用。

2.视频教程

网上虽然也有很多的学习资源，但基本上都残缺不全的，这是我自己整理的大模型视频教程，上面路线图的每一个知识点，我都有配套的视频讲解。

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因篇幅有限，仅展示部分资料，需要点击下方图片前往获取

3.技术文档和电子书 

这里主要整理了大模型相关PDF书籍、行业报告、文档，有几百本，都是目前行业最新的。

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