AI大模型企业应用实战(19)-RAG应用框架和解析器

1 开源解析和拆分文档

第三方工具去对文件解析拆分，将文件内容给提取出来，并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。

1.1 优势

• 支持丰富的文档类型
• 每种文档多样化选择
• 与开源框架无缝集成

但有时效果非常差，来内容跟原始的文件内容差别大。

2 PDF格式多样性

复杂多变的文档格式，提高解析效果十分困难。

3 复杂文档格式解析问题

文档内容质量将很大程度影响最终效果，文档处理过程涉及问题：

3.1 内容不完整

对文档的内容进行提取的时候，可能会发现提取出来的文档它的内容是会被截断的。跨页形式，提取出来它的上下页其实两部分内容就会被截断，导致文档内部分内容丢失，我们去解析图片或者是说双栏复杂的这种格式。它会有一部分内容的丢失。

3.2 内容错误

同一页PDF文件可能存在文本、表格、图片等混合。

PDF解析过程中，同一页它不同段落其实会也会有不同标准的一些格式。按通用格式去提取解析就遇到同页不同段落格式不标准情况。

3.3 文档格式

像常见PDF md文件，需要去支持把这些各类型的文档格式的文件都给提取。

3,4 边界场景

代码块还有单元格这些，都是我们去去解析一个复杂文档格式中会遇到一些问题。

4 PDF内容提取流程

5 为啥解析文档后需要做知识片段拆分？

5.1 Token限制

• 绝大部分开源限制 <= 512 Tokens
• bge_base、e5_large、m3e_base、text2vector_large_chinese、multilingnal-e5-base…

5.2 效果影响

• 召回效果：有限向量维度下表达较多的文档信息易产生失真
• 回答效果：召回内容中包含与问题无关信息对LLM增加干扰

5.3 成本控制

• LLM费用：按照Token计费
• 网络费用：按照流量计费

6 Chunk拆分对最终效果的影响

Chunk太长

信息压缩失真

Chunk太短

表达缺失上下文；匹配分数容易变高

Chunk跨主题

内容关系脱节

原文连续内容（含表格）被截断

单个Chunk信息表达不完整，或含义相反

干扰信息

如空白、HTML、XML等格式，同等长度下减少有效信息、增加干扰信息

主题和关系丢失

缺失了主题和知识点之间的关系

7 改进知识的拆分方案

关注我，紧跟本系列专栏文章，咱们下篇再续！

作者简介：魔都架构师，多家大厂后端一线研发经验，在分布式系统设计、数据平台架构和AI应用开发等领域都有丰富实践经验。

各大技术社区头部专家博主。具有丰富的引领团队经验，深厚业务架构和解决方案的积累。

负责：

• 中央/分销预订系统性能优化
• 活动&券等营销中台建设
• 交易平台及数据中台等架构和开发设计
• 车联网核心平台-物联网连接平台、大数据平台架构设计及优化
• LLM应用开发

目前主攻降低软件复杂性设计、构建高可用系统方向。

参考：

• 编程严选网