【速通RAG实战：索引】4.RAG文档解析技术

已于 2025-05-17 09:32:40 修改
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分类专栏： 速通 RAG 实战！解锁 AI 2.0 高薪密码 文章标签： RAG 人工智能 RAG快速开发实战 速通RAG实战 吃透RAG实战 RAG索引 RAG文档解析技术
于 2025-05-07 14:55:22 首次发布
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由于 PDF 文档往往篇幅巨大、页数众多，且企业及专业领域 PDF 文件数据量庞大，因此文档解析技术还需具备极高的处理性能，以确保知识库的高效构建和实时更新。

1. 文档解析技术全景架构

原始文档 → 格式解析 → 版面分析 → 元素识别 → 语义增强 → 分块存储

1. 格式解析技术栈

文档类型 工具 / 技术 核心能力
PDF PyMuPDF6、gptpdf3、MinerU15、TextIn16 支持电子 / 扫描 PDF 解析，处理多栏布局、嵌套表格、公式及加密文档
Office python-docx、pyexcelerate、python-pptx 解析 Word 段落 / 表格、Excel 公式 / 图表、PPT 文本框结构
HTML/XML BeautifulSoup10、lxml、Scrapy 提取结构化数据（如网页正文、元数据），支持 CS
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【速通RAG实战：生成】8.智能生成引擎：大模型与Prompt工程黄金指南
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RAG（检索增强生成）系统中解析 Excel 文件
主攻大数据 人工智能 物联网 安全 低空经济等方向。mtsc 、gtest特邀分享嘉宾
04-01 1549
在 RAG（检索增强生成）系统中解析 Excel 文件，需要将结构化数据转换为可供检索和生成的文本或向量形式。以下是完整的技术实现方案，涵盖。通过以上方法，可确保 Excel 数据的结构化信息被准确检索并用于生成可靠答案。Excel 数据需分块以适应检索窗口，避免信息碎片化。
RAG分块策略之Excel数据表格处理
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RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）模型中的分块策略是将长文本分割成多个小块，以便更好地进行检索和处理。
一文搞懂RAG 的文档解析
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本文介绍了RAG系统的文档解析技术，重点探讨了PDF解析的三大方法：基于规则的方法（如PyPDF）简单但段落完整性差；深度学习方法（如PP-StructureV2）能识别复杂布局但表格识别仍不精准；多模态大模型（如Qwen2.5-VL）通过端到端智能理解实现版面精准还原。这三种方法各有优缺点，需要根据实际需求选择适合的技术方案。文章还提供了相关技术指南和开源项目链接，为构建高质量RAG系统提供参考。
Advanced RAG 07：在RAG系统中进行表格数据处理的新思路
Baihai_IDP的博客
05-15 3007
使用多模态 LLM （如 GPT-4V[14] 、LLaVA[15] 或 FUYU-8b[16]）从图像数据中生成文本摘要，然后将这些文本摘要嵌入向量化，利用这些嵌入向量，可以对图像摘要进行高效检索（retrieve），在检索到的每个图像摘要中，都保留有一个对应的原始图像的引用（reference to the raw image），这属于上文的 (i) 类方法，最后将未经处理的图像数据和文本块传递给多模态 LLM 以便生成答案。首先，使用（a）至（d）中的任何一种方法，将文档中的所有表格解析为图像形式。
【文档智能 & RAG】RAG新基建-RAG性能增强关键技术点及通用文档解析工具-TextIn
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
07-19 2546
在私有领域知识问答和企业知识管理领域，结合检索增强型生成模型（Retrieval-Augmented Generation, RAG）大模型（Large Language Model, LLM）已成为一种趋势。然而，在RAG系统的文档预处理阶段和检索阶段，经常碰到三个主要问题。企业内部常常积累了大量包含PDF格式的文档，这些文档的解析精度不足，严重制约了基于专业知识的问答系统的性能。因此，提高这些PDF文件的解析质量，对于构建高效的RAG系统至关重要。构建起一个完备的智能文档解析服务后，需要一个。
RAG效果优化：高质量文档解析详解
科技很有意思
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本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。
RAG 排坑指南001——文档解析
Angus
02-18 1865
RAG搜索增强是一个极其简单的概念。简而言之就是将搜索召回的内容，送给模型润色，重新生成更好的答案。看似简单，实际做起来，就极其的复杂。想要做个演示demo也很简单，复杂的是如何把回答正确率提升到90以上。RAG中的问题非常之多。并且问题环环相扣。例如，如果文档解析做不到，就不可能在召回的阶段将内容准确的召回（也就是召回率低）虽然可以通过扩大topK来尽可能的提升召回率，但是假如在解析的过程中数据丢失了。是无论如何都找回不到的。如果无法召回，正确的答案就无法送给模型，自认而然就无法回答正确。
行业落地分享：文档解析与RAG应用落地
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09-26 898
RAG（Retrieval-Augmented Generation）的应用正逐渐成为推动技术进步的关键力量。本文将深入探讨如何通过文档解析与向量化技术，加速RAG模型在实际应用中的落地。演讲人常扬，作为合合信息智能创新事业部的研发总监，以及复旦大学的博士，将为我们带来他独到的见解。
RAG原理、综述与应用全解析【万字长文】
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1.1 定义检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 是指在利用大语言模型回答问题之前，先从外部知识库检索相关信息。早在2020年就已经有人提及RAG的概念（paper：Retrieval-augmented generation for knowledge-intensive nlp tasks），首版发布在arxiv于2020年5月，当年还是seq2seq的时代，但实验就已经发现，通过检索，能快速从海量知识中找到和原本问题相关的知识，借助知识带来的信息能提
【速通RAG实战：进阶】20、改进RAG检索质量有哪些诀窍？
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【速通RAG实战：进阶】13、企业知识引擎构建实战：数据处理、RAG系统与向量数据库应用
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大模型入门实战：通过 HuggingFace 调用 Llama3
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至此，我们成功演示了如何通过 Hugging Face 的 Transformers 调用 Llama 模型，并获取了模型的回答。但是如果你的需求只是简单地调用模型，而无需进行微调或复杂的部署，可以尝试使用 Ollama。它不仅操作更加便捷，还提供了开箱即用的 RESTful 接口，适合快速集成到生产环境中。下一篇，我将会讲解如何通过 Ollama 下载部署 Llama 模型并调用。
RAG 的文档解析：PDF 篇
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本文探讨了PDF解析在RAG技术中的关键作用及其挑战。PDF因其非结构化特性，在文本提取、表格识别、跨页关联等方面存在困难。现有解析方法分为三类：基于规则的PyPDF等方法适合简单文档但精度有限；深度学习方法如PP-StructureV2通过版面分析提升复杂文档处理能力；新兴的多模态大模型（如Qwen2.5-VL）可实现端到端智能解析，但成本较高。随着大模型发展，PDF解析正从传统规则向AI驱动转变，为知识库构建提供更高效方案。
【文档智能 & RAG】RAG增强之路：增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路
余俊晖，NLP炼丹师，目前专注自然语言处理领域研究。曾获得国内外自然语言处理算法竞赛TOP奖项近二十项。
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现阶段，尽管大模型在生成式问答上取得了很大的成功，但由于大部分的数据都是私有数据，大模型的训练及微调成本非常高，RAG的方式逐渐成为落地应用的一种重要的选择方式。然而，如何准确的对文档进行划分chunks，成为一种挑战，在现实中，大部分的专业文档都是以 PDF 格式存储，低精度的 PDF 解析会显著影响专业知识问答的效果。因此，本文将介绍针对pdf，介绍一些pdf结构化技术链路供参考。
RAG 02：揭开 PDF 文档解析的神秘面纱
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对于 RAG 系统而言，从文档中提取信息是一种不可避免的情况。确保能够从源文件中有效地提取内容，对于提高最终输出的质量至关重要。
【读代码】RAG文档解析工具Marker
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Marker是基于深度学习模型的文档转换框架，支持将PDF、图像、Office文档等多种格式转换为结构化Markdown/JSON/HTML。对比测试显示其准确率超过Llamaparse等商业方案15%以上，速度提升10倍。启用LLM混合模式后，表格识别准确率可达90.7%。
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RAG实战：本地部署
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### 构建本地环境中的RAG系统 #### 准备工作 为了在本地环境中成功部署检索增强生成(RAG)系统，需先安装必要的软件包和工具。这包括但不限于Python及其开发环境、Docker用于容器化服务、Milvus作为向量数据库以及Elasticsearch来提高文本检索能力[^2]。 #### 安装依赖项 建议创建一个新的虚拟环境以隔离项目所需的特定版本库文件。接着可以使用pip命令安装`rag`, `elasticsearch`, `pymilvus`等Python包： ```bash python3 -m venv rag_env source rag_env/bin/activate pip install elasticsearch pymilvus rag ``` 对于非Python组件如Milvus或Elasticsearch，则推荐采用Docker镜像快速启动实例: ```dockerfile version: '3' services: milvus: image: milvusdb/milvus:v2.0-cpu-d070521-8c1fbb ports: - "19530:19530" - "9091:9091" elasticsearch: image: docker.elastic.co/elasticsearch/elasticsearch:7.10.1 environment: discovery.type: single-node ports: - "9200:9200" - "9300:9300" ``` 保存上述配置到名为`docker-compose.yml`的文件中，并执行`docker-compose up -d`指令一键搭建所需的服务集群[^1]。 #### 数据准备与导入 完成基础设施建设之后，下一步就是准备好要被索引的数据集并将其加载至相应的存储引擎内。针对结构化表格类资料可以直接通过API接口写入Milvus；而对于非结构化的文档则可能需要预先转换成适合的形式再提交给Elasticsearch进行全文搜索优化处理。 #### 集成应用逻辑 最后一步是在应用程序层面实现对这两个后台系统的调用。通常情况下会涉及到编写一段中间件代码负责接收前端请求后分别查询两个不同的搜索引擎并将结果汇总返回给客户端展示。这里给出一个简单的Flask Web API例子说明这一过程： ```python from flask import Flask, request, jsonify import requests app = Flask(__name__) @app.route('/query', methods=['POST']) def query(): data = request.json['text'] # Query Elasticsearch for text-based search results. es_response = requests.post('http://localhost:9200/_search?q=' + data).json() # Query Milvus for vector similarity matching. mv_response = requests.get(f'http://localhost:9091/vectors/search?data={data}').json() combined_results = { "es": es_response, "milvus": mv_response } return jsonify(combined_results) if __name__ == '__main__': app.run(debug=True) ``` 此段脚本展示了如何同时访问Elasticsearch和Milvus来进行综合性的信息检索操作，并将两者的结果合并起来提供给最终用户查看。
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