解析为结构化输出
通过具备版面感知的解析将文档转换为结构化数据，保留文本、表格、图形和层级关系，便于下游自动化处理。
LandingAI
认领LandingAI 提供用于文档提取和处理的 agentic API，帮助企业团队将复杂文件转为结构化、可审计数据，适用于合规审查、贷款处理、方案审查、搜索和分析。
概述
LandingAI 提供用于智能文档处理的 Agentic API，核心围绕 Agentic Document Extraction。该平台旨在将各类格式不一的文档转化为结构化数据，供开发者用于自动化流水线、搜索、分析和 AI 工作流。
其核心重点是准确性与来源可追溯性：输出包含可追踪的引文、页码引用和置信度分数，因此团队可以复核提取数据、处理异常，并将结果用于受监管或高吞吐量的文档运营。
核心能力
拆分多文档文件
使用文档分类和实例检测，将冗长或混合的 PDF 文件拆分为已分类的子文档。
以 schema 为先的字段提取
从用户定义的 schema 中提取字段，包括嵌套对象、数组以及大型多表文档。
可追溯结果
附加页码、坐标和边界框引用，便于根据源文件对提取值进行审计。
置信度评分
提供置信度分数，用于标记在进入下游工作流前可能需要人工复核的输出。
面向开发者的交付
支持模块化 REST API 以及 Python 或 TypeScript 库，便于文档自动化流水线集成。
实际用例
金融服务合规
通过从冗长的多语言企业文件中提取所有权、实体和监管数据，自动化客户尽职调查和 KYC 文档审查。
建筑与方案审查
通过从建筑图纸、与规范相关的文档以及其他需要可追溯输出的多页文件中提取信息，加快方案审查。
贷款处理
将借款人文档转为结构化数据，用于承保和后续审查，从而更快处理贷款文件。
搜索与分析
通过将非结构化文件转换为可查询的结构化数据集，从文档档案构建检索和分析流水线。
运营文档工作流
支持合规检查、报告和审批工作流，其中提取值需要可审计且易于验证。
Pros and Cons
Pros
- 提供结构化提取，并附带便于审计、可回溯至源文档的引文。
- 能够处理复杂版式，包括表格、图形、扫描件和多页文档。
- 支持将拆分、解析和字段提取作为独立的工作流步骤。
- 提供面向受监管环境的部署与安全选项。
- 包含用于评估的按使用量计费 Explore 价格，以及适合团队/企业规模的方案。
Cons
- 源材料并未记录所有限制，因此是否适合特定工作流仍需在样本文件上验证。
- 定价和部署细节因方案而异，某些能力（例如本地或 VPC 部署）属于更高层级的产品提供内容。
FAQ
LandingAI 提供哪些定价选项？
LandingAI 的定价页面列出了 Explore、Team 和 Enterprise 方案。Explore 按使用量付费，Team 是共享用量的月度方案，Enterprise 还提供自定义基础设施和支持选项。
credits 如何计费？
定价页面说明 credits 是使用单位。处理文档时会消耗 credits，消耗量取决于文档中的页数。
它适用于哪些类型的工作流？
定价页面列出了用于解析、拆分和提取结构化数据的模块化 API，案例也显示该平台用于 KYC、方案审查和贷款处理等工作流。
LandingAI 如何集成到现有系统中？
源材料没有提供完整的设置指南，但确实说明该平台可通过模块化 REST API 以及 Python 或 TypeScript 库使用，并且 Enterprise 还支持包括云、VPC 和本地部署在内的部署选项。
它适合处理受监管数据吗？
源材料支持企业级安全控制，例如 SOC 2 Type II、GDPR 和 HIPAA 合规设计、零数据保留选项，以及在受支持方案中提供 HIPAA/BAA。
Quick Facts
- 类别
- 用于智能文档处理的 Agentic API
- 主要用户
- 构建文档自动化的企业开发者和团队
- 源域名
- landing.ai
- 核心工作流
- 从文档中解析、拆分并提取结构化数据
- 定价模式
- Explore 按使用量付费，Team 按月计费，Enterprise 自定义
- 部署选项
- Enterprise 可用云、VPC 和本地部署