RAG文档解析器，核心技术剖析

本文讨论了RAG技术中三种文档解析策略：文本解析器、OCR技术与智能文档解析（IDP），并以亚马逊2024年第一季度报告的表格解析为例。

1. 文本解析器：基础工具

文本解析器如PyPDF、PyMUPDF和PDFMiner可以提取文档中的文本，但可能会丢失文档结构。以PyMUPDF为例，虽然能够高效提取文本，但格式处理不理想，可能影响大型语言模型对文档结构的识别。

2. OCR技术：图像识别

OCR技术如Pytesseract能够较好地捕捉文档文本和结构，保留原始文档的格式和上下文。不过，OCR处理耗时较长，且效果取决于应用场景，需要考虑准确性与处理时间的权衡。

3. 智能文档解析（IDP）：结构化提取

IDP技术融合了OCR、文本提取技术、多模态大型语言模型（LLMs），并能将内容转换为markdown格式以实现高效提取。例如，LlamaParse能结构化提取文档内容，但可能会丢失一些关键上下文信息，例如单位标识。

4. 结论

选择合适的文档解析器对提升RAG应用性能至关重要。文本解析器适合高效提取文本，OCR技术能更精准保留文档结构，而IDP则在结构化提取方面表现出色。选择解析器需依据具体应用场景，并可能通过结合多种方法以达到最佳效果。最佳做法是尝试不同解析器，评估其在应用中的表现，然后选择最满足需求的方案。

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