“垃圾進,垃圾出”是AI領域的第一定律。AI應用的智能上限,直接由其學習的數據質量決定。對于依賴企業內部文檔(如PDF、報告、手冊)的AI系統,低質量數據是致命的。
然而,企業的大部分文檔在解析時,經常會標題層級錯亂,表格被拆分變形,多欄格式無法識別。導致無法形成完成的語義,數據得不到有效利用。
將原始、混亂的非結構化文檔,轉化為AI能高效利用的“數據養料”,需要一個系統性的“數據精煉廠”。
第一步:如何為模型預訓練構建高質量語料?
此階段的目標是“清洗與結構化”。一個強大的系統需要具備以下能力:
●智能版面分析:精準處理圖文混排、多欄布局等復雜版式,確保文本按正確的閱讀順序被提取。
●關鍵元素識別:準確識別并標記標題、段落、列表、表格等不同元素。
●表格結構化重組:對于跨越多頁的復雜表格,能自動完成拼接,將其還原為一個完整的、可供分析的數據單元。
處理后的產出是完全遵循原文邏輯、結構清晰的語料庫,能從源頭上保障模型訓練的質量。
第二步:如何為RAG應用構建更高質量的知識庫?
RAG(檢索增強生成)應用成功的關鍵在于檢索的精準度。這依賴于知識庫的構建方式,核心技術是“邏輯分塊(Logical Chunking)”。
●傳統方式(固定長度分塊):強行按字數(如512個字符)切分文檔。這種方法極易將一個完整的段落或表格從中間切斷,破壞語義完整性。
●邏輯分塊(推薦方式):以段落、表格、或一個完整的“標題-正文”組合等具備內在邏輯的語義單元作為邊界進行分塊。
例如,當用戶提問時,邏輯分塊能確保系統召回的是一個語義完整、自包含的知識單元(比如一整個完整的表格),從而為大模型提供最充分的判斷依據,這是從根本上減少內容幻覺、提升答案準確性的最有效途徑。
易道博識智能文檔解析系統,專注于精準還原復雜文檔的版面結構。
1.全面的格式支持與元素識別:支持PDF、圖片等多種格式,可全面識別標題、段落、表格等元素,實現內容結構化。
2.復雜版式版面還原:系統能確保圖文混排和多欄布局的正確閱讀順序,避免語義混淆;可自動拼接跨頁表格,并深度解析含多級表頭、嵌套單元格的復雜表格,完整保留其數據邏輯;同時還能重建文檔的標題層級,構建清晰的邏輯骨架。最終,系統能夠輸出與原始版面在內容和結構上高度一致的結構化數據。
3. 智能抽取與多樣化格式輸出:用戶可以選擇輸出Markdown格式,以最大程度地保留原始文檔的版式和內容結構;也可以選擇輸出JSON格式,該格式包含了每個文字、字塊乃至段落的精確坐標位置信息和置信度得分,不僅支持后續的數據可視化與交互式修改,還能對低置信度字符提供警示,便于人工高效校驗。
1.智能文檔解析系統支持圖片格式的文檔嗎?
答: 支持。系統能夠處理通過掃描或拍照生成的文檔圖片,如JPG、PNG格式,并同樣進行高精度的版面解析與結構化處理。
2.文檔解析和普通的OCR識別有什么區別?
答: 本質區別在于“理解”。普通OCR軟件的目標是“識別文字”,而智能文檔解析系統的目標是“理解文檔”。它不僅識別文字,更重要的是理解文字的角色(是標題還是正文)、元素間的關系(如圖文對應、表格結構)以及正確的閱讀順序。