如何高效转换PDF为Markdown：构建优质Graph RAG的第一步

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概述

在信息驱动的时代，基于图的RAG（Graph RAG）正迅速成为一种强大的工具，超越了传统依赖向量存储的RAG应用。它不仅提供语义相似性检索，更具备强大的推理能力。例如，向量存储能轻松回答“XYZ公司去年的CFO是谁？”这种基于显式信息的问题，但对于“XYZ公司哪两位董事毕业于同一所学校？”这样需要隐式推理的问题，图RAG更胜一筹。

但问题在于，如何构建图数据库以支持这种高级检索？更进一步，如何从复杂的年报中提取信息，为图数据库的构建铺平道路？

本文将重点探讨年报信息的提取与转化，尤其是如何将PDF转化为Markdown这一工程关键环节。

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PDF转化为富文本：选择正确的工具

PDF是信息存储的常见格式，但年报中不仅有文本，还包括图表、表格等关键信息。如何高效、准确地将这些内容转化为结构化的富文本，直接决定了后续数据处理和图数据库构建的质量。

常用PDF处理工具评测

1） PyPDF2
对于大多数Python程序员来说，PyPDF2可能是处理PDF的首选工具。它的主要优势是快速、轻量化。然而，它的缺点也很明显：提取的内容缺乏结构性，没有区分标题、列表或表格，这使得后续处理变得复杂。

2） PyMuPDF4LLM
PyMuPDF4LLM是一个将PDF直接转换为Markdown的工具，且保留了文本的结构信息。Markdown格式的文本因其内嵌的层次信息，被Langchain等框架广泛支持。这种格式不仅方便分块处理，还为数据存储和检索提供了更多维度的信息。

然而，PyMuPDF4LLM在处理表格时表现不佳，提取结果往往与原始表格大相径庭。

3） Dockling
Dockling由IBM Deep Search团队开发，它在提取PDF内容方面表现出色，尤其是在保留表格信息和文档结构方面。Dockling生成的Markdown包含占位符以标记图片，并且准确保留了层级标题和表格信息，这对创建块结构和图数据库非常有帮助。

4） Marker
Marker是另一个优秀的Markdown提取工具，在处理表格和复杂文档时与Dockling不相上下。但性能和速度稍逊一筹。

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性能比较：四种工具的优劣势

为了更直观地比较这些工具，我们选取了包含文本、表格和图片的年报片段，并测试了它们在不同页数PDF上的处理速度。

测试结果

分析与选择

在性能和提取质量之间存在显著权衡：

• 如果速度是首要考虑因素，PyPDF2 是最佳选择，但需额外处理提取内容的结构化问题。
• 如果需要高质量的表格和结构信息，Dockling 是最优解，尽管其速度偏慢。

对于我们的年报处理项目，每份年报约300页，使用Dockling处理50份年报需耗时17小时。如果扩展到S&P500企业过去30年的年报（假设每年一份），单线程处理将耗时208天。

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如何解决性能瓶颈

并行化处理与云服务
为了应对大规模文档处理需求，我们开发了一个云服务，将PDF转化工作分布到多个并行进程中。

• 并行处理：将年报分块到多个处理节点，利用云计算资源显著提升效率。
• 动态扩展：根据项目规模调整并行任务的数量，实现弹性扩展。

这种方式不仅解决了单线程的速度限制，还为项目未来的扩展提供了可行路径。

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最终解决方案：PDF到Markdown的转化策略

结合以上测试结果与性能优化方案，我们的最终工作流程如下：

• 使用Dockling提取PDF内容为Markdown，确保表格和结构信息的完整性。
• 将Markdown文件按逻辑分块，为图数据库构建提供更优质的数据源。
• 通过并行化的云服务加速处理，满足大规模数据处理需求。

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结语

从PDF到Markdown的转化是构建图RAG的第一步，而选择合适的工具则是实现高质量数据提取的关键。尽管Dockling在速度上存在劣势，但其卓越的提取质量使其成为优选工具。通过并行处理，我们克服了性能瓶颈，为构建更智能、更高效的RAG系统奠定了坚实基础。

未来，随着技术的进一步发展，PDF转化工具的性能和准确性有望进一步提升。到那时，Graph RAG的构建过程将更加高效，为AI领域带来更多创新应用。

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