一、前言：科研文献处理的痛点与AI工具的破局之道

上周三晚上十点，实验室的灯还亮着。我对着电脑里十几篇待整理的英文论文，第5次打开 PDF 阅读器、OCR 工具、Excel 表格来回切换 —— 刚把一篇多栏论文的摘要提取出来，格式就乱成了一团；公式识别错误导致数据核对返工，好不容易整理完的关键词，还得手动复制粘贴到团队共享表格里。

作为一名科研工作者，文献处理早已成了日常科研的 “隐形负担”：每周至少8小时耗费在PDF转文字、信息筛选、数据录入上，遇到扫描版论文、复杂排版或小语种文献，传统OCR工具要么识别不全，要么格式错乱，甚至连公式符号都会变成乱码；汇总到飞书表格还得二次校对，往往一天下来 “干活两小时，整理大半天”。

相信不少科研人都有过类似的困扰：我们需要的是快速提取论文核心信息、高效沉淀研究数据，而不是在多工具切换和重复劳动中消耗精力。传统工具的短板显而易见 —— 无法适配学术论文的复杂版式，更难以实现 “解析 - 处理 - 同步” 的全链路自动化。

而这一切，正在被 AI 工具的组合创新改变。即使大模型在科研场景深度渗透，但高质量的文档解析始终是释放大模型能力的 “第一道门槛”。正是瞄准这一痛点，我用Coze+TextIn+飞书搭建了全自动论文处理AI工作流。

无需复杂编码，仅通过可视化拖拽即可串联工具，既能解决多格式论文的高精度解析难题，又能让大模型快速处理提取的核心信息，最终自动同步到飞书表格实现数据沉淀。让我们从繁琐的文献处理中解放出来，把时间真正用在核心研究上。

二、技术底层：为什么是TextIn+Coze的工作流组合？

1.1 TextIn 大模型加速器：科研数据的 “高精度处理器”

在我看来，TextIn大模型加速器有三大优势：

• 其一：首先在论文解析的核心环节，TextIn 大模型加速器展现出极强的场景适配能力 ，可以全面支持 PDF、图片、Word 等十余种常见学术文档格式，且解析效率很高，百页的长篇论文可实现秒级完成处理，远超传统OCR工具的处理速度。针对学术论文特有的多栏布局、嵌套表格、复杂公式、图表编号等结构化元素，TextIn 能实现精准识别与还原，避免了传统工具解析后格式错乱、信息缺失的问题。
• 其二是技术优势，从 “字符提取” 升级为 “语义理解”，不仅能清晰区分标题、摘要、关键词、正文、参考文献等逻辑模块，还能精准保留公式符号、段落结构等关系。
• 最后是科研适配：针对科研场景中多语言文献混杂、排版格式多样的痛点，TextIn提供了定制化的适配方案。其支持50+语种的精准识别，无论是英文、德文、日文等常见学术语种，还是小语种文献，都能实现高效解析与信息提取。同时，面对模糊不清的老旧文献、带复杂水印的涉密论文等特殊素材，TextIn 的增强解析算法能有效过滤干扰信息，确保核心学术内容的完整提取。

1.2 Coze +飞书：低代码搭建与高效协作的双引擎

再说说 Coze 平台：它最核心的优势在于提供了可视化的插件集成能力，这对非技术背景的科研人员尤为友好。我们无需掌握复杂的编程开发技能，仅通过拖拽、点选等简单操作，就能快速将 TextIn 的解析能力与大模型的交互功能串联起来 —— 从配置论文上传的入口，到关联 TextIn 的解析结果作为大模型的输入源，整个流程都能在可视化界面中完成，大幅降低了自动化工作流的搭建门槛，让科研人员能快速上手、按需调整流程。最后将识别结果能实时同步到飞书表格中，团队成员可以直接在线编辑、批注文献信息，无需反复传输文件或手动汇总。

三、实战教程：30 分钟搭建全自动论文处理工作流

2.1 前期准备：工具与权限配置

首先我们需要登录Coze平台，大家可以看看Coze的文档中心，熟悉一下Coze的基本操作。

然后登录合合信息的TextIn工作台平台（https://www.textin.com/register/code/KKBKQ6），现在注册即送3000页体验哟。可以根据需要体验一下TextIn的各类产品，比如当前比较热门的通用文字识别、通用文档解析等，这些也是待会我们要在Coze平台中要引入的插件功能。

2.2 三步搭建：从插件集成到流程跑通

接下来我们就来开始搭建Coze流程吧，我们搭建的可以算是通用Agent范例，不需要依赖Rag/分片策略等，主要可以分为三个核心步骤/环节：

1. Coze 流程设计：新建工作流，添加 “TextIn 文档解析” 插件，配置论文上传入口（支持单篇 / 批量上传）。
2. 大模型交互配置：接入偏好大模型，设置 prompt 规则（如 “提取论文标题、摘要、关键词、核心结论”），关联 TextIn 解析结果作为输入源。
3. 飞书表格输出：添加 “飞书表格” 插件，映射解析字段（论文标题→A 列、论文关键词→B 列等）。

首先我们点击Coze创建工作流，然后进行直观的工作流描述，这样如果后面有搭建Agent智能体的需求，可以让智能体知道在什么场景下调用该工作流。

然后创建开始节点，开始节点中需要配置两个输入变量，我这里设置的是image类型的论文图片input，还有飞书的文档链接URL，飞书的文档URL后续解析完成之后的写入过程需要用到。

然后我们添加合合信息的TextIn ParseX解析插件，这个插件是专门LLM下游任务设计的通用文档解析服务，识别文档或图片中的文字信息，将文档解析为Markdown格式，并按常见的阅读顺序进行还原，可以赋能下游各类大语言模型任务。

这个ParseX插件是我们整个Coze工作流的重点环节，就是用来做智能文档解析处理功能的。

添加之后我们将开始节点和ParseX节点串联起来，然后设置ParseX对应的输入为图片，这样就可以识别到输入的论文了。

然后添加大模型节点，如图所示，配置好对应的输入、提示词、用户提示词即可。把ParseX识别的各类文字文本让大模型进行对应的提取，并且按照规定好的格式输出，比如按照Json格式输出即可。

再接下来就是添加代码节点，代码节点的作用是获取大模型的格式化输出，设别嵌套的数据，然后进行对应的飞书字段映射，为后续写入飞书文档做铺垫。

最后我们添加飞书多维表格插件节点，授权对应的飞书账号之后，配置输入与输出，工作流就基本大功告成了！

最后我们把结束节点配置一下，工作流就搭建好了！最终的链路效果如下所示~总结一下链路：

1. 触发：由 “开始” 节点接收对应输入数据（即触发信号），启动整个流程；
2. 解析：通过 “ParseX” 节点对输入内容进行数据解析，完成信息提取；
3. LLM 处理：解析结果传入 “大模型” 节点（这里我选用豆包1.5Pro版本），由大模型进行内容处理；
4. 回写：大模型输出结果经 “代码” 节点处理后，通过 “add_records” 节点回写数据；
5. 收尾：最终由 “结束” 节点完成流程闭环。

后续如果各位小伙伴想搭建Agent，只需要在Coze创建智能体Agent中把这个工作流链路配置给Agent即可~

2.3 测试与优化：确保流程稳定高效

接下来我们测试整个工作流，看看是否能够运行通过。

首先在飞书文档创建对应的表格，创建需要的表格列，注意列名需要跟刚刚我们的飞书添加数据节点中的Python代码中的对应列名要对应上，比如下图所示。

这里我选择了一篇论文作为工作流测试，选择这张图片作为输入测试，能从场景覆盖、功能验证、实用性三个维度充分检验工作流的可靠性，具体我觉得可以概括如下：
（1）覆盖了科研论文的典型复杂格式，验证ParseX适配性：

1. 多元素排版适配：包含多栏布局、中英双语标题 / 作者 / 摘要、嵌套关键词列表、公式 / 缩写（如 GNN）等学术论文常见元素，能测试 TextIn 对复杂排版的解析精度；
2. 多信息模块覆盖：同时包含期刊元数据（ISSN、DOI、卷期）、作者单位、收稿 / 修订日期等工作流需提取的全量字段，可一次性验证所有目标字段的提取完整性。

（2）验证工作流的核心能力与完整流程：
3. OCR 解析能力测试：图片包含印刷体、中英文混排、标点符号（分号、逗号）等，能检验 TextIn 对学术文本的字符识别准确率（避免乱码、错字）；
4. 结构化提取能力验证：可验证大模型节点是否能准确区分 “中文标题 / 英文标题”“中文摘要 / 英文摘要” 等同类字段，避免信息混淆；
5. 端到端流程完整性：从图片解析→字段提取→飞书表格输出的全链路流程，能验证 Coze 工作流的插件串联、数据传递是否无断点。

接着我们点击开始节点，配置好飞书文档URL链接和图片之后，就可以点击试运行了！

可以看到，整个过程大约5s左右就通过了整个流程，效率非常快，着实惊艳到我了，ParseX识别的数据也特别准确。后续找了其他论文多测了多次，大概发现P99处理耗时仅4.5s左右，效率可以说是远超传统OCR工具；同时从我个人的测试结果来看，ParseX的数据识别准确率是100%，单页处理成本也非常低，可以说从耗时、精度到成本的全维度优势，既刷新了流程效率的体验，也让这次自动化落地的效果着实惊艳。

我们再打开飞书文档，就可以看到已经自动帮我们新增好对应的数据了。准确率我核对了一下，百分百正确，比如图中的左上角的很小的ISSN号，是完全能够对得上的，这一点也印证了ParseX的功能强大之处，而且效率很高，比人为手动的去挨个复制添加好很多。

四、场景价值：TextIn+Coze重新定义科研文献处理效率

对单枪匹马做研究的科研人而言，文献处理曾是绕不开的 “重复劳作”—— 从前处理一篇论文的基础信息，要先手动复制 PDF 内容、逐行录入关键词，整套流程至少耗费大几分钟。

而 TextIn+Coze 的工作流彻底重构了这个过程：从上传论文到提取完标题、摘要、关键词等核心信息，全程仅需5秒钟，效率直接提升几十倍。按每天处理10篇文献计算，原本要耗1-2小时的整理工作，现在差不多2分钟就能完成，这些精力足以用来打磨实验方案、深度分析数据，真正把重心放回科研创新本身。

总结：AI 驱动科研工作流的未来方向

总的来说，我觉得这套工作流的核心价值是TextIn的高精度解析补上了科研数据 “输入质量” 的短板，Coze 低代码能力拉低了自动化的上手门槛，飞书表格则打通了数据 “输出协同” 的环节 —— 三者形成完整闭环，让科研文献处理的效率被重新定义。

现在随着大模型与垂直工具的深度绑定，正在让科研工作流跳出 “多工具拼接” 的零散模式，转向 “全链路自动化”；未来更多重复劳动会被 AI 接管，科研人员终于能把精力集中在核心创新上。

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