RAG 文档解析工具选型指南

对于 RAG 系统而言，从文档中提取信息是一个不可避免的情况。最终系统输出的质量很大程度上取决于从源内容中提取信息的效果。

对于 RAG 系统而言，从文档中提取信息是一个不可避免的情况。最终系统输出的质量很大程度上取决于从源内容中提取信息的效果。

过去，我曾从不同角度探讨过文档解析问题[1]。本文结合近期一篇 RAG 调查报告[2]的发现与我之前的部分研究，对 RAG 系统如何解析和整合结构化、半结构化、非结构化和多模态知识进行了简明概括。

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Figure 1: RAG 系统整合的多种知识类型，涵盖结构化、半结构化、非结构化和多模态知识。[Source[2]]

1.结构化知识：数据按规则组织的范式

1.1 知识图谱：易于查询，便于使用，难以集成

知识图谱以一种清晰、互联的方式描述实体及其关系，使其成为机器系统的图谱遍历与查询的理想选择。

RAG 系统非常喜欢这样的结构化数据源 —— 它们精确且语义丰富。但真正的挑战不在于查找数据，而在于如何有效地利用它。

• 如何从海量知识图谱中提取有意义的子图？
• 如何将结构化的图谱数据与自然语言对齐？
• 随着图谱规模的增长，系统是否仍能保持高效？

一些有前景的解决方案正逐步解决这些问题：

• GRAG 从多个文档中检索子图，来生成更聚焦的输入。
• KG-RAG 采用探索链算法（Chain of Explorations，CoE）来优化基于知识图谱的问答性能。
• GNN-RAG 采用图神经网络（GNN）检索和处理来自知识图谱（KG）的信息，在数据输入大语言模型（LLM）