从PDF到知识图谱：非结构化文档的全链路智能处理实战

在企业中，80%的知识存在于PDF、PPT、扫描件、会议录音等非结构化数据中。
但大多数“知识库”系统只是把这些文件当作文本堆砌，导致搜索不准、问答模糊、信息割裂。
真正的智能知识管理，应该能自动把一份PDF变成可检索、可推理、可关联的知识节点。
本文将带你走完这条“从PDF到知识图谱”的完整技术链路——我们已在予非·睿知企业Ai知识引擎平台实现全流程自动化，文档结构化效率提升 70%+。

一、为什么大多数知识库“读不懂”PDF？

很多企业用向量数据库+大模型搭建RAG系统，结果发现：

• 问“去年Q3项目进度如何？”却返回无关段落；
• 扫描版PDF识别错乱，关键数据丢失；
• 表格内容被当成普通文本，语义断裂。

根本原因在于：对非结构化文档的处理停留在“粗粒度向量化”阶段，缺乏深度解析能力。

而一份典型的PDF文档可能包含：

• 多层级标题与段落
• 图片、图表、公式
• 嵌套表格（甚至跨页表格）
• 页眉页脚、水印、扫描噪点

如果不对这些元素进行语义重建，后续的检索与问答必然失准。

二、我们的解决方案：五步走完“PDF → 知识图谱”全链路

我们在构建企业知识引擎时，设计了一套完整的非结构化文档处理 pipeline：

下面我们一步步拆解。

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第一步：多模态解析 —— 让机器“看清”每一页

支持多种输入格式：PDF、DOCX、PPTX、Excel、扫描件、音视频等。

关键技术点：

• 使用 OCR 引擎（如PaddleOCR）处理扫描件，识别准确率 >98%
• 利用 LayoutParser 技术识别文档布局：标题、正文、表格、图片位置
• 音视频文件通过 ASR 语音转写 提取内容，并打上时间戳

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第二步：结构化重建 —— 给文档“洗个澡”

原始解析结果往往是“一整段文本”，我们需要重建其逻辑结构。

处理流程包括：

• 章节切分：基于字体大小、编号规则识别 H1/H2/H3 标题
• 上下文补全：为每个段落添加所属章节、页码、文档来源等元信息