Databricks 文档智能的实时 REST API 在 2026 年 10 月 14 日由 Databricks 官方博客宣布正式可用（GA）：文档解析、分类与字段抽取三个接口结束预览，负责分流决策的接口同期进入 beta。变化听起来只是状态升级，实际改的是企业处理合同、发票和理赔材料的时序——文件一到达就能被读懂并进入业务流程，不必先攒成一批等夜间批处理跑完。
四个接口，各管一段
这次正式可用的能力被拆成四个可单独调用的函数。ai_parse_document 把文件读成结构化内容，表格和图表会转成文本，并给出引用对应的原文位置框；ai_classify 按企业自己的分类体系给文档打标签，附带理由和置信度；ai_extract 按指定字段抽取结果，同样可附引用和置信度，方便人工或智能体回查原文。尚在 beta 的 ai_decide 则根据文档内容决定下一步，例如把材料路由到哪条流程、或标记为需要人工复核。开发者可以从应用或智能体里同步调用这些接口，文档到达的当下就完成识别、抽取和分流。
官方拿合同评审举的例子
Databricks 给出的示例是一条合同受理流程：律师在应用里上传协议后，系统先解析全文，再判断这是保密协议、主服务协议还是工作说明书，随后自动抽出签约方、生效日期、续约条款和通知期，并把审查表单预填好；每个字段都带原文引用，律师核对后批准，记录连同来源一起写入 Delta 表。保险理赔的附件分流、应付账款的发票录入也是同一套打法。这条路径的要点不是抽取精度又涨了几个点，而是把原来散落在批处理管道里的一步，搬进了用户正在操作的界面里，变成人机协同的实时环节。
正式可用的边界在哪里
需要分清的是，解析、分类、抽取已经是 GA，而负责决策分流的 ai_decide 仍是 beta，企业把关键分流完全交给它之前应保留人工兜底。官方博客也没有给出定价和精度基准，抽取质量仍取决于自家文档的版式复杂度，上线前用真实合同和发票样本做一轮验收是省不掉的。不过方向已经很清楚：Databricks 近来在企业落地上动作密集，从新模型发布当天就让全员开测 ({LINK['zh']})到这次把文档处理做成实时接口，竞争点正在从模型本身转向企业数据进入业务流程的速度。手里压着大量非结构化文档的团队，值得先拿一条低风险流程试通，再决定迁移范围。
