RAG技術(shù)的核心在于“檢索”和“生成”兩個環(huán)節(jié)。如果檢索出的知識片段是錯誤的、不完整的或缺乏上下文的，“生成”環(huán)節(jié)的大模型（LLM）能力再強(qiáng)，也無法產(chǎn)出正確答案，這就是所謂的“垃圾進(jìn)，垃圾出”。

高質(zhì)量的文檔解析是RAG知識庫成功的關(guān)鍵

高質(zhì)量的文檔解析能夠確保RAG系統(tǒng)檢索到的信息是準(zhǔn)確且有用的。一個誤區(qū)是，有人認(rèn)為簡單的文本提取（如普通OCR）就足以構(gòu)建知識庫。然而，這會導(dǎo)致大量關(guān)鍵信息的丟失。

●上下文丟失：錯誤的閱讀順序會打亂因果關(guān)系。

●結(jié)構(gòu)丟失：標(biāo)題、列表和表格的層級關(guān)系消失，知識變得扁平化。

●數(shù)據(jù)錯誤：跨頁表格被切分，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整。

舉個例子，一份財報PDF，如果無法正確解析多欄布局和跨頁表格，RAG系統(tǒng)在被問及“某某產(chǎn)品線連續(xù)三年的營收變化”時，可能會檢索到混亂的文本和割裂的數(shù)字，最終導(dǎo)致生成錯誤的分析。

智能文檔解析系統(tǒng)如何解決RAG構(gòu)建的難題？

先進(jìn)的智能文檔解析，如易道博識智能文檔解析系統(tǒng)，通過深度版面分析技術(shù)，從源頭解決了數(shù)據(jù)質(zhì)量問題。

1、支持PDF、圖片等多格式的復(fù)雜文檔

一個強(qiáng)大的RAG知識庫需要處理來源多樣的文檔。智能文檔解析系統(tǒng)支持對PDF、JPG、PNG、Word等主流格式的批量解析，能夠精準(zhǔn)識別包括標(biāo)題、段落、表格、圖片、印章、公式在內(nèi)的各類版面元素，實現(xiàn)對文檔內(nèi)容的全面結(jié)構(gòu)化。這是構(gòu)建高質(zhì)量知識庫的第一步：兼容并蓄。

2、確保圖文混排、多欄布局文檔的閱讀順序正確

●圖文混排：在研報或技術(shù)手冊中，系統(tǒng)能智能識別圖文區(qū)域，確保文本圍繞圖片或圖表的順序是正確的，避免上下文錯亂。

●多欄布局：在期刊、論文中，系統(tǒng)能準(zhǔn)確識別分欄邊界，嚴(yán)格按照“先左后右”或指定的閱讀順序解析，解決了傳統(tǒng)工具解析時常出現(xiàn)的文本交錯問題。

3、完整提取跨越多頁的大型表格

財務(wù)報表和大型清單中的表格是高價值數(shù)據(jù)密集區(qū)。易道博識系統(tǒng)具備自動檢測并無縫拼接跨頁表格的功能，將分散在不同頁面的表格片段還原為一個邏輯完整的統(tǒng)一數(shù)據(jù)表，確保了數(shù)據(jù)的完整性和可用性。

4、保留文檔原有的標(biāo)題層級和邏輯結(jié)構(gòu)

保留原始結(jié)構(gòu)對于知識的準(zhǔn)確理解至關(guān)重要。該系統(tǒng)能夠準(zhǔn)確還原文檔的標(biāo)題層級結(jié)構(gòu)（H1, H2, H3...），構(gòu)建出文檔的邏輯骨架。在RAG應(yīng)用中，這意味著：

●可以創(chuàng)建更具邏輯性的知識片段。

●可以在檢索時利用層級關(guān)系，提供更精準(zhǔn)的上下文。

●保留了知識的原始組織形式，提升了答案的可解釋性。

5、文檔解析后的數(shù)據(jù)如何服務(wù)RAG？

解析的最終目的是為了下游應(yīng)用。易道博識系統(tǒng)提供兩種對RAG極其友好的輸出格式：

●Markdown：最大程度地保留了原始版式和結(jié)構(gòu)，如標(biāo)題、列表、表格等，非常適合直接作為高質(zhì)量的知識庫源文件。

●JSON：包含每個文字、段落的精確坐標(biāo)位置和置信度得分。這種格式不僅支持后續(xù)的交互式校驗，還能通過置信度警示，讓知識庫維護(hù)者快速定位并修正潛在的識別錯誤，持續(xù)優(yōu)化知識庫質(zhì)量。

常見問題解答

1. 文檔解析結(jié)果的準(zhǔn)確性如何？

通過先進(jìn)的版面分析算法，能夠精準(zhǔn)理解復(fù)雜排版，易道博識智能文檔解析系統(tǒng)，可以有效處理多欄、復(fù)雜表格等版式，高精度解析

2. 文檔解析出來的數(shù)據(jù)可以直接用于構(gòu)建RAG知識庫嗎？

完全可以。該系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)還原文檔的標(biāo)題層級和段落結(jié)構(gòu)，這是構(gòu)建高質(zhì)量RAG知識庫的基礎(chǔ)。通過將解析后的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容導(dǎo)入向量數(shù)據(jù)庫，可以顯著提升大語言模型在進(jìn)行金融領(lǐng)域問答時的準(zhǔn)確性和可靠性。