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提升RAG知識(shí)庫(kù)質(zhì)量,文檔解析如何解決上下文丟失與結(jié)構(gòu)錯(cuò)誤問(wèn)題?

來(lái)源:易道博識(shí) 發(fā)布時(shí)間:2025-09-25


RAG技術(shù)的核心在于“檢索”和“生成”兩個(gè)環(huán)節(jié)。如果檢索出的知識(shí)片段是錯(cuò)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?gòu)?qiáng),也無(wú)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(shí)庫(kù)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(gè)常見(jiàn)的誤區(qū)是,有人認(rèn)為簡(jiǎn)單的文本提取(如普通OCR)就足以構(gòu)建知識(shí)庫(kù)。然而,這會(huì)導(dǎo)致大量關(guān)鍵信息的丟失。

●上下文丟失:錯(cuò)誤的閱讀順序會(huì)打亂因果關(guān)系。

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

●數(shù)據(jù)錯(cuò)誤:跨頁(yè)表格被切分,導(dǎo)致數(shù)據(jù)不完整。


舉個(gè)例子,一份財(cái)報(bào)PDF,如果無(wú)法正確解析多欄布局和跨頁(yè)表格,RAG系統(tǒng)在被問(wèn)及“某某產(chǎn)品線(xiàn)連續(xù)三年的營(yíng)收變化”時(shí),可能會(huì)檢索到混亂的文本和割裂的數(shù)字,最終導(dǎo)致生成錯(cuò)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)的智能文檔解析系統(tǒng),如易道博識(shí)智能文檔解析系統(tǒng),通過(guò)深度版面分析技術(shù),從源頭解決了數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題。


1、解析PDF、圖片等多格式的復(fù)雜文檔?

一個(gè)強(qiáng)大的RAG知識(shí)庫(kù)需要處理來(lái)源多樣的文檔。智能文檔解析系統(tǒng)支持對(duì)PDF、JPG、PNG、Word等主流格式的批量解析,能夠精準(zhǔn)識(shí)別包括標(biāo)題、段落、表格、圖片、印章、公式在內(nèi)的各類(lèi)版面元素,實(shí)現(xiàn)對(duì)文檔內(nèi)容的全面結(jié)構(gòu)化。這是構(gòu)建高質(zhì)量知識(shí)庫(kù)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(bào)或技術(shù)手冊(cè)中,系統(tǒng)能智能識(shí)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(cuò)亂。

●多欄布局:在期刊、論文中,系統(tǒng)能準(zhǔn)確識(shí)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(shí)常出現(xiàn)的文本交錯(cuò)問(wèn)題。



3、完整提取跨越多頁(yè)的大型表格

財(cái)務(wù)報(bào)表和大型清單中的表格是高價(jià)值數(shù)據(jù)密集區(qū)。易道博識(shí)系統(tǒng)具備自動(dòng)檢測(cè)并無(wú)縫拼接跨頁(yè)表格的功能,將分散在不同頁(yè)面的表格片段還原為一個(gè)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(jí)和邏輯結(jié)構(gòu)?

保留原始結(jié)構(gòu)對(duì)于知識(shí)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(jí)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:

1.可以創(chuàng)建更具邏輯性的知識(shí)片段。

2.可以在檢索時(shí)利用層級(jí)關(guān)系,提供更精準(zhǔn)的上下文。

3.保留了知識(shí)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)如何更好地服務(wù)于RAG知識(shí)庫(kù)構(gòu)建?

解析的最終目的是為了下游應(yīng)用。易道博識(shí)智能文檔解析系統(tǒng)提供兩種對(duì)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(shí)庫(kù)源文件。

●JSON:包含每個(gè)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(yàn),還能通過(guò)置信度警示,讓知識(shí)庫(kù)維護(hù)者快速定位并修正潛在的識(shí)別錯(cuò)誤,持續(xù)優(yōu)化知識(shí)庫(kù)質(zhì)量。


常見(jiàn)問(wèn)題解答

1. 文檔解析結(jié)果的準(zhǔn)確性如何保證?

準(zhǔn)確性主要通過(guò)兩方面保證:一是其先進(jìn)的版面分析算法,能夠精準(zhǔn)理解復(fù)雜排版;二是輸出的JSON格式中包含了每個(gè)字符的置信度得分,易道博識(shí)智能文檔解析系統(tǒng)可以高亮或標(biāo)記低置信度結(jié)果,引導(dǎo)人工快速校驗(yàn),形成“AI處理+人工復(fù)核”的高效閉環(huán)。


2. 文檔解析出來(lái)的數(shù)據(jù)可以直接用于構(gòu)建RAG知識(shí)庫(kù)嗎?

完全可以。易道博識(shí)智能文檔解析系統(tǒng)能夠精準(zhǔn)還原文檔的標(biāo)題層級(jí)和段落結(jié)構(gòu),這是構(gòu)建高質(zhì)量RAG知識(shí)庫(kù)的基礎(chǔ)。通過(guò)將解析后的結(jié)構(gòu)化內(nèi)容導(dǎo)入向量數(shù)據(jù)庫(kù),可以顯著提升大語(yǔ)言模型在進(jìn)行金融領(lǐng)域問(wèn)答時(shí)的準(zhǔn)確性和可靠性。


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