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一、引言

  在当今数字化时代，大模型技术正逐渐改变着各个行业的运作方式。然而，随着大模型应用的普及，“AI幻觉”风险成为困扰广大应用者的主要问题之一。为了从数据源头降低这一风险，合合信息TextIn推出了“大模型加速器 2.0”，旨在通过领先的智能文档处理技术，为大模型提供更可靠、更可信的语料数据。

二、测评平台介绍

2.1 TextIn平台

  ● 简介：TextIn是合合信息旗下的一站式OCR服务平台，提供多种文档处理和图像识别服务，包括通用识别、票据识别、企业证照识别等。近期，TextIn上线了图表解析功能，能够智能解析多种图表类型，并以Excel格式输出。

  ● 图表解析能力：支持饼图、折线图、柱状图、雷达图、散点图等多种图表类型。能够准确提取图表中的关键数据点、坐标轴信息、图例说明等，并将其还原为结构化数据。

2.2 其他平台A

  ● 简介：基于流行的视觉-语言模型（VLM）架构，选择Vary-tiny模型，包含SAM-base视觉编码器和tiny OPT125M自回归解码器，通过线性层同步它们的通道维度。下图为架构示意图：

  ● 图表解析能力：支持多种图表类型的解析，包括饼图、柱状图、折线图等。利用流行的视觉-语言模型（VLM）算法，对图表进行智能分析，提取图表中的数据和结构信息，并以结构化的方式呈现给用户。

2.3 其他平台B

  ● 简介：该平台用来处理和理解自然语言，为用户提供帮助和解答问题。核心功能包括：文本理解与生成、知识检索、逻辑推理、多轮对话等

  ● 图表解析能力：通过prompt对话的方式支持多种图表类型的解析，包括饼图、柱状图、折线图等图表进行智能分析，提取图表中的数据和结构信息，并以结构化的方式呈现给用户。

三、图表解析横向测评

3.1 测评背景与目的

  本次测评旨在全面评估合合信息TextIn大模型加速器 2.0在图表解析方面的能力，并与其他知名大模型A、B进行对比。通过实测，希望了解在处理图表解析上的差异。

3.2 测评对象与方法

  选取了合合信息TextIn大模型加速器 2.0（以下简称“TextIn”）和另外两款主流大模型（代号为“Model A”和“Model B”）作为测评对象。测评方法包括：

  ● 使用相同的一组图表数据集，包含多种类型的图表（如柱状图、折线图、饼图、复合式图表等）

  ● 对各模型进行图表解析任务

3.3 测评维度与结果

3.3.1 单一表格

  TextIn解析效果（左侧为原图，右侧为平台图表解析效果）：完整解析出图表内容

  A模型解析效果：效果较差，几乎未识别

  B模型解析效果：效果存在缺陷，把申请人一栏识别成表头

3.3.2 折线图

  TextIn解析效果：完整解析出图表内容

  A模型解析效果：完整转换成json信息

  B模型解析效果：星期六无法识别到具体数值

3.3.3 柱状图（1）

  TextIn解析效果：完整解析出图表内容

  A模型解析效果：广州/杭州等字段参杂了X轴名字的信息

  B模型解析效果：完整解析出图表内容

3.3.3 柱状图（2）

  TextIn解析效果：完整解析出图表内容

  A模型解析效果：完整解析出图片表格，但是单位错误

  B模型解析效果：完整解析出图表内容

3.3.4 饼状图

  TextIn解析效果：完整解析出图表内容

  A模型解析效果：完整解析出图表内容

  B模型解析效果：完整解析出图表内容

3.3.5 复合图表

  TextIn解析结果：完整解析出图表内容

  A模型解析效果：数据符号解析错误

  B模型解析效果：同比增速数据存在大量缺失

3.3.5数据提取准确性

  TextIn： 基于大规模预训练的基座模型，通过生成式学习的方法，对图表的布局、线条、颜色、标记等多维度特征进行深度建模，提取图表中的关键数据点、坐标轴信息、图例说明等，数据提取准确率高。

  Model A： 在数据提取方面表现较为稳定，但对于一些细节数据的识别可能会有遗漏，复杂图表中可能会出现误读现象。

  Model B： 数据提取准确性与合合信息相当，但在某些复杂图表中可能会出现误读现象。

  总的来说数据提取准确性：TextIn> Model B > Model A

3.3.6 操作的便捷度

  TextIn： 登录即可可视化的上次图片，显示结果；并将结果直接保存，方便零基础的人使用。

  Model A： 需要本地部署模型，并需要写程序去进行操作，适合有代码基础的专业人士使用。

  Model B： 需要编写prompt去进行图表识别，需要对大模型有一定认识的人适用。

  总的来说便捷度：TextIn> Model B > Model A

3.4 测评总结

  通过本次横向测评，可以看出合合信息TextIn大模型加速器 2.0在图表解析方面具有明显优势。在数据提取的准确性和操作的便捷度上表现出色，更加人性化。相比之下，Model A和Model B虽然在某些方面也有不错的表现，但在整体性能上与TextIn仍存在一定差距。

四、优势与劣势分析

4.1 TextIn平台

优势：

  ● 支持的图表类型丰富，能够满足多样化的图表解析需求。

  ● 解析准确性高，能够深度理解图表的结构和数据逻辑。

  ● 操作便捷，无需复杂的预处理，通过简单的参数配置即可完成解析。

劣势：

  ● 在处理某些复杂图表时，可能需要进一步优化算法以提高解析精度。

4.2 平台A

优势：

  ● 在常见图表类型的解析上表现出色，能够提供稳定的解析结果。

  ● 支持多种输出格式，方便用户根据需求进行数据处理和分析。

劣势：

  ● 相比TextIn，支持的图表类型较少，对于一些特殊或复杂的图表可能无法准确解析。

  ● 操作流程相对繁琐，用户需要一定的学习成本。

4.3 平台B

优势：

  ● 图表解析功能集成于智能文档处理平台，整体体验流畅。

  ● 利用AI技术，在图表解析上有较高的智能化水平。

劣势：

  ● 对于某些图表类型的解析精度有待提高，可能会出现数据提取不准确的情况。

  ● 输出格式的灵活性不如TextIn和平台A，可能需要额外的数据转换步骤。

五、总结与展望

  合合信息TextIn大模型加速器 2.0通过其卓越的文档解析和图表解析能力，为大模型的应用提供了更可靠的数据支持，有效降低了“AI幻觉”风险。在本次测评中，其在多个维度上均展现出色性能，成为企业和个人开发者构建个性化行业知识库的有力工具。随着技术的不断进步，期待合合信息在未来能够带来更多精彩的功能和更高效的解决方案，推动大模型在更多领域的落地应用。