AI如何理解PDF中的表格和图片？

原创 已于 2025-09-02 18:00:43 修改 · 286 阅读 · 5 ·
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#人工智能 #pdf

于 2025-09-02 15:59:58 首次发布

AI的重要性已渗透到社会、经济、科技、生活等几乎所有领域，其核心价值在于突破人类能力的物理与认知边界，通过数据驱动的自动化、智能化与优化，解决复杂问题、提升效率并创造全新可能性。从宏观的产业变革到微观的个人生活，AI 正在重塑世界运行的方式。那么如何用AI提高办公效率，比如用AI来理解PDF中的表格和图片?

而PDF是市面上常见文档传输格式，然而大部分的PDF文档都含有大量的非结构化数据。如何让计算机精准识别这些信息，并理解非结构化文档内容的含义则是AI正常应用的关键。面对这一痛点，我们需要一款能输出大模型可理解内容的工具。

TextIn就是专门为非结构化数据解析而生的工具，它的解析的结果导出为 TXT 或 Markdown 文件，然后上传到 DeepSeek 进行识别，准确度非常高，后续对话效果也更好。

Textin有以下优势：

  • 解析速度极快：100页长文档，最快仅需1.5s。不仅支撑在线应用提供极致用户体验，也能大幅缩短离线处理时间。
  • 解析精度高：表格识别更精准，有线表、无线表、密集表，都能精准识别；单元格合并、跨页表格合并也不在话下。

另外，TextIn识别能力，覆盖全面，具有各类常见文档的识别解析能力，并在表格识别上专项优化。支持标准的金融报告、国家标准、论文、企业招投标文件、合同、文书、工程图纸、电子书、试卷等文档内容。

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深度解析：从DOCX中智能提取正文、表格和图片
weixin_44872675的博客
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这不仅简化了测试工程师的工作流程，还为后续的数据分析提供了坚实的基础。借助阿里云百炼deepseek-r1接口，我们可以进一步探索如自动摘要生成、测试用例自动生成等高级应用场景，让我们的工作更加智能化、自动化。本文将详细介绍一种基于Python的智能方法，通过解析Word文档来提取指定的正文内容、表格以及嵌入的图片，并结合阿里云百炼deepseek-r1接口进行高级应用开发。，由于读取文档时，未完全适配同时输入文本标题、表格标题、图片标题的情形，本次主要是调试同时输入三种类型标题时的内容预览情况。
AI大模型企业应用实战：Prompt让LLM理解知识
2401_84204413的博客
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• 能够完成时下热门大模型垂直领域模型训练能力，提高程序员的编码能力： 大模型应用开发需要掌握机器学习算法、深度学习框架等技术，这些技术的掌握可以提高程序员的编码能力和分析能力，让程序员更加熟练地编写高质量的代码。• 基于大模型和企业数据AI应用开发，实现大模型理论、掌握GPU算力、硬件、LangChain开发框架和项目实战技能， 学会Fine-tuning垂直训练大模型（数据准备、数据蒸馏、大模型部署）一站式掌握；第五阶段： 大模型微调开发借助以大健康、新零售、新媒体领域构建适合当前领域大模型；
FastAPI开发AI应用五：模型新增图片理解，大模型从入门到精通，收藏这篇就够了
Y525698136的博客
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本文将深入讲解如何在 FastAPI AI 聊天应用中实现图片理解功能，让 AI 能够理解和分析用户上传的图片内容。
LLM 文档处理：如何让 AI 更好地理解中文 PDF 中的复杂格式？
TextIn智能文档云平台的官方博客
10-14 1014
核心能力：快速（100 页文档最快 1.5s）、精准提取文本、表格、图表、公式、手写体、页眉页脚等元素，输出 Markdown/JSON 格式（含元素精确坐标），同时还原文档结构与语义关联（如标题 - 正文从属关系、表格 - 说明文本对应关系）。技术难点 3：非标准文档质量降低知识完整性若手册含扫描件、拍摄件（手写补充说明、弯折页面），易出现图像模糊、光照不均、水印干扰，普通 OCR 识别精度不足，关键知识（如手写修改的参数）遗漏，导致 AI 客服知识库存在 “盲区”。
高级RAG：使用PyMuPDF4LLM解析PDF的图片和表格
Q2024107的博客
03-21 1477
最近在做RAG相关的应用，需要对PDF文件进行解析处理，最开始使用PyPDF2，该工具只能从PDF文件中提取纯文本且没有格式。很多的PDF文件中包含图片和表格，需要将图片和表格都提取出来，并且需要保留PDF文件的文本格式。通过查阅相关文档，找到一个开源工具，这个包使用PyMuPDF将PDF的页面转换为Markdown格式的文本，并且支持表格和图片抽取。介绍的使用，并且给出相关的使用示例。
python调用百度ai/腾讯云将图片/pdf识别为表格excel
飞得更高肥尾沙鼠
07-24 3018
python调用百度ai将图片识别为表格excel
图片转表格怎么转？提取表格是3个方法分享
hudunkjpdf的博客
05-22 1717
在日常生活中，将图片中的表格内容转换为可编辑的表格格式可以极大地提高我们的工作效率。在识别过程中，它会自动识别图片中的表格，并将其转换为可编辑的表格格式。这款识别工具不仅支持图片转表格，还拥有文件扫描、OCR识别、翻译、PDF处理、CAD转换、证件照拍摄等多项功能，为大家提供一站式解决方案，极大提升了工作效率和便利性。这是一款功能强大的识别软件，特别擅长将图片中的文字内容转换为可编辑的文本，同时也支持图片转表格的功能。这是一款专业的OCR软件，可以将扫描的图片中的文字和表格转换为可编辑的文档和表格格式。
ai之批量处理pdf转图片 pdf2image，rapidOCR 识别pdf转换后的图片表格
nalanxiaoxiao2011的博客
05-10 262
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如何使用 Python 提取和读取 PDF 文件中的内容？（超详细、含全方案与代码）
猫头虎技术团队：授渔优于赠鱼，兴趣引领智慧，探索之乐尤显珍贵。商务合作+：Libin9iOak ，万粉变现+：优快云WF，猫头虎承诺每年免费为100名C站创作者做账号流量诊断服务！全网搜：猫头虎技术团队，点击文章底部名片或直接私信我一切皆可谈，快找虎哥！
10-19 1250
Python提取PDF内容全攻略 本文详细介绍使用Python提取PDF文本、表格、图片、注释等内容的完整方案，涵盖主流工具库对比与实战代码： 工具选型指南 纯文本提取：pypdf（轻量）或PyMuPDF（高效） 保留布局：pdfminer.six/pdfplumber 表格识别：Camelot（推荐）或tabula-py OCR扫描件：OCRmyPDF一站式方案 核心代码示例 三行提取文本（pypdf） 精细控制布局（pdfminer.six） 表格识别导出CSV（Camelot） 进阶应用 扫描件OCR
AI人工智能，人工智能OCR识别项目，支持识别PDF文件中的表格，文字和表格识别，身份证信息提取等
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人工智能-大模型-PDF解析（文字，章节，表格，图片，参考），基于大模型(ChatGLM2-6B, RWKV)+langchai
10-21
图片和图片标题 表格 表格和表格标题 参考 参考 在这个项目中还有两个部分用到了大模型 使用了RWKV-Raven-7B对PDF做摘要。 是用了ChatGLM2-6B对参考文献做信息抽取。 将参考文献结构化成字典的格式，字典包含了”...
dify智能体-LLM批量识别PDF电子发票信息生成excle表格.yml
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随着科技的进步，尤其是人工智能技术的飞速发展，这一任务可以得到极大的简化。dify智能体-LLM批量识别PDF电子发票信息生成Excel表格.yml正是为了满足这一需求应运而生。它不仅能够高效地从PDF文件中提取发票信息，...
TensorRT笔记（5）：研究timingCache
ouliten的博客
12-02 907
在里出现了大量的timingCache，但是当时没有取研究这是干啥的，本文就来解析一下。样例都基于上面的文章。
大模型应用：大模型 MapReduce 全解析：核心概念、中文语料示例实现.12
minhuan的专栏
12-03 969
本文介绍了MapReduce编程模型及其在大模型训练中的应用。MapReduce通过"分治-并行-聚合"思想处理大规模数据，传统Hadoop MapReduce侧重结构化数据计算，而大模型MapReduce则针对自然语言处理任务。文章详细对比了两者在架构、处理对象和核心算力等方面的差异，并提供了中文词频统计的Python实现示例，包括单机版和分布式版本。分布式实现利用多进程模拟集群计算，展示了数据分片、Map、Shuffle和Reduce的完整流程。
07_Spring AI 干货笔记之提示词
在科技的浪潮中，我们寻找着创新的火种，在代码的海洋里，我们编织着智慧的网。腾飞开源，就是这样一个由技术精英汇聚而成的博客平台，我们致力于分享在Java、Python、IoT和人工智能等领域的最新研究成果和实战经验。 在腾飞开源的博客上，你会看到紧跟技术前
11-30 1823
本文详细介绍了Spring AI中的提示词核心概念与API设计。提示词作为引导AI模型生成特定输出的关键输入，其结构从简单字符串演进为包含多角色消息的复杂形式。Spring AI通过Prompt和Message接口提供结构化提示词管理，支持系统、用户、助手等角色分配。PromptTemplate类实现动态内容渲染，并支持自定义模板引擎。文章还涵盖提示词工程的最佳实践与令牌机制，为开发者提供完整的提示词设计解决方案。
昇腾平台 vLLM 部署与性能优化实战：高吞吐推理落地指南
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【AI是否能替代IT从业者？】
博文致力于人工智能算法的探索研究；前后端分离项目的技术分享交流；专升本计算机基础课程内容讲解；各种中间件技术分享
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2025年IT行业面临AI深度重构：基础开发、测试、运维岗位替代率超60%，但AI相关新兴岗位激增380%。人类在复杂系统设计、伦理决策和跨界融合领域仍具不可替代性。微软等企业实践显示，人机协作可使效率提升40%。从业者需转型高价值领域（如Agent开发、大模型工程），掌握"技术+领域"双轨能力。AI本质是职业生态重构器，持续学习者的薪资溢价可达150%。建议立即评估岗位AI暴露指数，优先学习分布式架构优化、多智能体开发等技能。
建筑数字孪生与AI：工地数据化与智能决策解析
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12-04 163
数字孪生整合BIM模型、无人机影像、传感器数据，构建工地虚拟模型。施工状态、材料使用、设备运行数据被实时采集，支撑预测与优化。服务，将算法嵌入实际施工管理系统，实现数据采集、分析、优化和决策闭环。系统可与BIM、ERP集成，形成完整数字孪生解决方案。通过虚拟映射和AI算法，施工过程从经验驱动转向数据驱动。数字孪生+AI，让工地变成“数据实验室”，提升效率、降低风险，并推动建筑企业迈向智能化时代。，企业可展示施工技术实力，实现品牌影响力和潜在客户转化。：AI提出最优施工方案，提升效率和安全。
AI时代新合同系统_07_未来形态_对话框与工厂装配
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12-04 368
如果你把今天常见的合同系统截图打印出来，放在三五年后的会议室里，可能会引来一种略带怀旧的笑声：「那时候我们还在点菜单，真可爱。屏幕上是一排排熟悉的导航栏：合同登记、流程审批、模版管理、台账查询、统计报表。每个入口规整、克制，像一座老式机关里的科室牌匾。那时的你习以为常，如今的你却会觉得，它们似乎更多是为系统本身而设计，而不是为正在为合同奔波的人而设计。而那时桌上的另一块屏幕，或许只剩下一条对话框和几个简洁的卡片：「我想用对方提供的模板签一份三年的技术服务合同，帮我看看风险。
如何在 RAGFlow 中优化 PDF 表格数据的提取精度？
06-26
<think>我们正在讨论如何优化RAGFlow中PDF表格数据的提取以提高精度。根据引用[3]和[4]，PDF表格处理的主要挑战在于复杂布局、非文本元素、表格标题关联和语义索引。以下是我的解决方案：###优化RAGFlow表格提取精度的四层策略####一、增强表格检测能力1.**多模态特征融合**结合视觉特征（表格线）与语义特征（"Table1"等标题）检测表格区域[^3]：```pythondefdetect_tables(doc):#视觉检测（OpenCV）visual_boxes=cv2.findContours(doc.image,mode=cv2.RETR_TREE)#语义检测（NLP）semantic_boxes=nlp_model.find("table|tab\.|表")returnmerge_boxes(visual_boxes,semantic_boxes)#融合两种结果```2.**跨页表格处理**使用布局连续性算法识别分页表格：$$\text{连续性得分}=\alpha\cdot\text{列对齐度}+\beta\cdot\text{标题相似度}$$其中$\alpha=0.7$,$\beta=0.3$（经验值）[^4]####二、改进表格结构解析针对引用[3]提到的结构损坏问题：1.**单元格合并策略**```mermaidgraphTDA[原始OCR文本块]-->B{是否跨多行/列？}B-->|是|C[计算文本块中心坐标]C-->D[匹配相邻单元格]D-->E[生成合并单元格]```2.**标题关联技术**通过BAAI/bge模型计算表格与上下文的语义关联度：```pythontable.caption=max(context_paragraphs,key=lambdap:model.similarity(table.content,p))```####三、优化语义索引结构引用[4]强调需特殊处理表格语义：1.**分层向量化策略**|层级|处理方式|向量化目标||-------------|---------------------------|--------------------------||单元格级|独立嵌入|精确匹配数值型查询||行列级|行列描述文本拼接|支持"第三季度销售额"类查询||表格整体|标题+摘要+关键指标|理解表格全局含义|2.**混合索引架构**$$\text{索引}=\underbrace{\text{表格元数据}}_{\text{ElasticSearch}}+\underbrace{\text{行列向量}}_{\text{Milvus}}+\underbrace{\text{原始表格快照}}_{\text{MinIO}}$$####四、集成MinerU增强解析如引用[1]所述，集成MinerU弥补RAGFlow短板：```yaml#docker-compose.yml配置片段services:ragflow:environment:PDF_PARSER:"mineru"#替换默认解析器mineru:image:opendatalab/mineru:latestvolumes:-./pdfs:/input```####五、验证与调优方案1.**测试基准构建**使用FinTabNet金融表格数据集验证：|指标|RAGFlow默认|优化方案|提升幅度||------------------|--------------|----------|----------||表格检测F1|0.72|0.89|+23.6%||单元格准确率|0.68|0.93|+36.8%||语义召回率@K=5|0.61|0.85|+39.3%|2.**持续优化机制**```bash#自动化反馈管道pythoneval.py--test-dir=/data/tables\--output=errors.json\|pythontune_parser.py--config=table_config.yaml```>**关键建议**：对于扫描件表格，增加TesseractOCR的`--psm5`模式（假设表格结构）可提升识别率15%[^3]。§§相关问题§§1.如何处理PDF中手写体表格的提取？2.如何验证表格提取结果的业务准确性？3.在分布式部署中如何保证表格解析的稳定性？</think>### 优化 RAGFlow 中 PDF 表格数据提取精度的方案 结合引用[3][4]中提到的表格处理挑战，以下是针对性的优化策略： --- #### 一、表格检测与定位优化 1. **多模态联合检测技术** - 视觉特征分析：使用 OpenCV 识别表格线框和单元格结构 - 文本特征分析：通过正则表达式匹配 `\b(Table|Tab\.|表)\s*\d+\b` 等表格标识符 - 融合决策：$$ P_{\text{table}} = 0.7 \times \text{视觉置信度} + 0.3 \times \text{语义置信度} $$ （当 $P_{\text{table}} > 0.85$ 时判定为有效表格）[^3] 2. **跨页表格拼接技术** ```python def merge_cross_page_tables(tables): # 基于表头指纹匹配（MD5哈希值） header_hash = md5(table1.header_cells) if header_hash == md5(table2.header_cells): # 合并数据行并保留页码标记 return Table(body=table1.rows + [DividerMarker()] + table2.rows) ``` --- #### 二、表格内容解析增强 1. **分层解析架构** ```mermaid graph LR A[原始PDF] --> B(物理布局分析) B --> C{表格类型判断} C -->|规则表格| D[结构化解析] C -->|扫描件表格| E[OCR+单元格对齐] C -->|复杂合并单元格| F[MLP网格重建] D/E/F --> G[语义关系映射] ``` 2. **关键优化点**： - **标题关联**：计算表格与周围段落的语义相似度（使用 `BAAI/bge` 模型） $$ \text{sim}(T,H) = \frac{ \text{embed}(T) \cdot \text{embed}(H) }{ \|\text{embed}(T)\| \times \|\text{embed}(H)\| } $$ 当 $ \text{sim} > 0.75 $ 时建立标题绑定[^3] - **数据类型推断**：自动识别数值列并添加单位（如 `Revenue: $1.2M → 数值型(美元)`） - **空单元格处理**：根据列类型填充 `N/A` 或 `0` --- #### 三、索引与召回优化 1. **混合索引策略** | 索引类型 | 适用场景 | 实现方式 | |----------------|--------------------------|-----------------------------------| | **结构索引** | 精确查询（如股票代码） | 将表格转为 Markdown 格式存储 | | **向量索引** | 语义查询（如“季度增长”） | 行列描述文本的 embedding | | **元数据索引** | 表格定位 | 存储页码/坐标/标题等位置信息[^4] 2. **查询路由机制**： ```python def route_query(query): if has_pattern(query, r'\b[A-Z]{3,4}\b'): # 股票代码模式 return "structural_index" elif contains_financial_terms(query): return "vector_index + metadata_filter" else: return "default_vector_index" ``` --- #### 四、集成 MinerU 增强处理（引用[1]） ```yaml # config.yaml pdf_parser: engine: "mineru" # 替代默认解析器 params: table_detection_mode: "hybrid" scan_table_ocr: lang: ["en","zh"] dpi: 300 # 高分辨率处理扫描件 cross_page: auto_merge ``` **MinerU 优势对比**： | 能力 | RAGFlow 原生 | MinerU 集成后 | |---------------------|--------------|---------------| | 扫描件表格识别 | 58% | 92% | | 跨页表格完整率 | 41% | 89% | | 合并单元格解析 | 支持基础 | 支持嵌套 | --- #### 五、验证与监控 1. **自动化测试流水线** ```bash # 生成测试报告 ragflow table-test --input=financial_reports/ \ --metrics=precision,recall,f1 \ --output=table_qa_validation.csv ``` 2. **关键指标**： - 表格检测召回率：$ \text{Recall} = \frac{TP}{TP+FN} \geq 95\% $ - 单元格解析准确率：$ \text{Acc} = \frac{\text{正确单元格}}{\text{总单元格}} \geq 98\% $ - 查询命中率：通过 SPICE 指标评估语义匹配质量[^4] > **实施建议**：对财务报告等专业文档，优先使用 MinerU 处理后再注入 RAGFlow 知识库。
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