作者： NLP前沿 来源： NLP前沿

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很久之前调研玩了一下，确实是一个很酷的方向，可以免费体验，通过视觉化布局对pdf结构化解析来强化RAG的效果

https://arxiv.org/pdf/2401.12599.pdf  
https://chatdoc.com/chatdoc/#/upload  

ChatDOC PDF Parser的核心原理包括以下几个关键步骤：

• 文本定位和识别（OCR）：首先，使用光学字符识别（OCR）技术来定位和识别PDF文档中的文本。

• 物理文档对象检测：识别文档中的各种对象，如段落、表格、图表等。

• 跨列和跨页修剪：处理文档中的多列布局和跨页内容，确保内容的完整性。

• 阅读顺序确定：确定文档内容的正确阅读顺序，这对于理解文档结构至关重要。

• 表格结构识别：识别并保持表格的内部结构，包括合并的单元格和表格标题。

• 文档逻辑结构识别：理解文档的层次结构，如标题、子标题等。

ChatDOC PDF Parser通过这些步骤将PDF文档解析成结构化的文本块，每个块代表一个表格、段落或其他类型的内容。对于表格，它会输出每个单元格的文本，并标记合并的单元格。此外，对于具有层级标题的文档，它会输出文档的层级结构。解析结果类似于一个组织良好的Word文档，使得大型语言模型能够更容易地理解和处理这些结构化信息。

在RAG框架中，ChatDOC PDF Parser的这些功能对于准确检索相关信息至关重要。通过将文档内容转换为LLM可以处理的结构化形式，ChatDOC PDF Parser能够提高RAG系统在回答专业领域问题时的准确性和完整性。文章通过实证实验展示了ChatDOC PDF Parser在处理PDF文件时的优越性，尤其是在处理表格和复杂文档布局方面

更多AI工具，参考Github-AiBard123，国内AiBard123