RAG 快速开发实战
常扬
复旦 AI 博士,某知名 AI 公司产品研发总监
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RAG 快速开发实战
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03|RAG 索引(一):文档解析技术

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你好,我是常扬。
在之前的课程中,我们了解到,RAG(检索增强生成)系统的首要步骤是索引(Indexing)流程中的文档解析。文档解析技术的本质在于将格式各异、版式多样、元素多种的文档数据,包括段落、表格、标题、公式、多列、图片等文档区块,转化为阅读顺序正确的字符串信息。“Quality in, Quality out” 是大模型技术的典型特征,高质量的文档解析能够从各种复杂格式的非结构化数据中提取出高精准度的信息,对 RAG 系统最终的效果起决定性的作用。
RAG 系统的应用场景主要集中在专业领域和企业场景。这些场景中,除了关系型和非关系型数据库,更多的数据以 PDF、TXT、Word、PPT、Excel、CSV、Markdown、XML、HTML 等多种格式存储。尤其是 PDF 文件,凭借其统一的排版和多样化的结构形式,成为了最为常见的文档数据存储与交换格式。文档解析技术不仅需要支持上述所有常见格式,还需要特别强化对于 PDF 的解析能力,包括对电子档和扫描档的处理,支持多种版面形式的解析、不同类型版面元素的识别,并能够还原正确的阅读顺序。
此外,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。
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1. RAG系统的首要步骤是索引流程中的文档解析,对RAG系统最终的效果起决定性的作用。 2. LangChain提供了一套功能强大的文档加载器(Document Loaders),覆盖了多种常见文档格式,其中PDF格式在实际应用中的使用占比最高。 3. 文档解析技术需要具备极高的性能,特别是针对PDF文档,由于其篇幅巨大、页数众多,企业及专业领域PDF文件数据量庞大。 4. PDF文件的解析需要特别强调对中文的支持和表格解析能力,开发者可以根据实际业务场景的测试结果选择合适的工具。 5. PDF扫描版需要经过文本识别和表格识别,同时要进行版面分析和阅读顺序的还原,目前支持这些功能的多为基于深度学习的开源库。 6. 商业库由于其部署的云端集群可以做并行处理和工程效率优化,所以在精度和效率上都能做到生产中的级别,但会存在成本问题,要按需选择。 7. 进一步探索PDF中的图像内容理解,将这些内容转换为文字形式并嵌入到MarkDown文件中,通常需要依赖端到端的多模态大模型。

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