Coze扣子文档解析 VS. 专业OCR工具，RAG知识库性能评测！

在 AI 技术快速落地的当下，RAG 知识库作为AI应用的一个重要分支，正在逐渐改变我们处理信息的方式，成为实现智能问答、数据分析等场景的核心架构。通过将非结构化文档转化为可检索的知识单元，RAG 系统在医疗诊断辅助、金融报告解析、教育知识问答等领域展现出强大的应用价值，使AI输出兼具专业性与实时性。

构建 RAG 知识库的起点是将原始文档转化为结构化数据库。这一过程需要处理 PDF、Word、HTML 等十余种文件格式，提取文字、表格、公式等多模态内容，并建立语义关联的向量索引。在现实环境中，大量数据以非结构化形式存在，若基础数据处理不当，形成“知识断层”，就会使后续检索环节出现关键信息遗漏。文档解析在此过程中起到了重要作用，从非结构化数据到知识库的转化，将很大程度上决定RAG系统在真实场景中的响应能力与输出可靠性。

Coze 作为国内主要的AI应用开发工具之一，是大家搭建自己的 Bot 时经常会选择的平台。常用的朋友知道，创建知识库可以选择使用 Coze 自带的文档解析，直接上传各类格式的文件，也可自行选用其他解析工具，上传经过结构化处理的 Markdown 文件。

本文中，我们将对这两种解析方式（Coze 解析 vs. 专业解析工具）下的知识库进行性能评测，揭秘解析能力对 RAG 系统的输出结果是否有显著影响，并为大家搭建个人知识库时的选品提供参考。

⭐结论速览：

1. 根据评分结果，专业解析工具 TextIn + 按层级分段策略，知识库输出效果最佳。

2. 知识库按目录层级进行分段，RAG 系统能获得更稳定的性能，且数据预处理时目录识别越准确，RAG 输出表现越好。

3. 段落与表格的完整性对 RAG 结果有重要影响。

1 评测方案

1.1 解析工具介绍

我们使用两个解析工具分别是：Coze 平台解析和 TextI