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如何高效轉換PDF為Markdown:構建優(yōu)質Graph RAG的第一步 原創(chuàng)

發(fā)布于 2025-2-10 09:24
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01、概述

在信息驅動的時代,基于圖的RAG(Graph RAG)正迅速成為一種強大的工具,超越了傳統(tǒng)依賴向量存儲的RAG應用。它不僅提供語義相似性檢索,更具備強大的推理能力。例如,向量存儲能輕松回答“XYZ公司去年的CFO是誰?”這種基于顯式信息的問題,但對于“XYZ公司哪兩位董事畢業(yè)于同一所學校?”這樣需要隱式推理的問題,圖RAG更勝一籌。

但問題在于,如何構建圖數(shù)據(jù)庫以支持這種高級檢索?更進一步,如何從復雜的年報中提取信息,為圖數(shù)據(jù)庫的構建鋪平道路?

本文將重點探討年報信息的提取與轉化,尤其是如何將PDF轉化為Markdown這一工程關鍵環(huán)節(jié)。

02、PDF轉化為富文本:選擇正確的工具

PDF是信息存儲的常見格式,但年報中不僅有文本,還包括圖表、表格等關鍵信息。如何高效、準確地將這些內容轉化為結構化的富文本,直接決定了后續(xù)數(shù)據(jù)處理和圖數(shù)據(jù)庫構建的質量。

常用PDF處理工具評測

1) PyPDF2
對于大多數(shù)Python程序員來說,PyPDF2可能是處理PDF的首選工具。它的主要優(yōu)勢是快速、輕量化。然而,它的缺點也很明顯:提取的內容缺乏結構性,沒有區(qū)分標題、列表或表格,這使得后續(xù)處理變得復雜。

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2) PyMuPDF4LLM
PyMuPDF4LLM是一個將PDF直接轉換為Markdown的工具,且保留了文本的結構信息。Markdown格式的文本因其內嵌的層次信息,被Langchain等框架廣泛支持。這種格式不僅方便分塊處理,還為數(shù)據(jù)存儲和檢索提供了更多維度的信息。

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然而,PyMuPDF4LLM在處理表格時表現(xiàn)不佳,提取結果往往與原始表格大相徑庭。

3) Dockling
Dockling由IBM Deep Search團隊開發(fā),它在提取PDF內容方面表現(xiàn)出色,尤其是在保留表格信息和文檔結構方面。Dockling生成的Markdown包含占位符以標記圖片,并且準確保留了層級標題和表格信息,這對創(chuàng)建塊結構和圖數(shù)據(jù)庫非常有幫助。

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4) Marker
Marker是另一個優(yōu)秀的Markdown提取工具,在處理表格和復雜文檔時與Dockling不相上下。但性能和速度稍遜一籌。

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03、性能比較:四種工具的優(yōu)劣勢

為了更直觀地比較這些工具,我們選取了包含文本、表格和圖片的年報片段,并測試了它們在不同頁數(shù)PDF上的處理速度。

測試結果

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分析與選擇

在性能和提取質量之間存在顯著權衡:

  • 如果速度是首要考慮因素,PyPDF2是最佳選擇,但需額外處理提取內容的結構化問題。
  • 如果需要高質量的表格和結構信息,Dockling是最優(yōu)解,盡管其速度偏慢。

對于我們的年報處理項目,每份年報約300頁,使用Dockling處理50份年報需耗時17小時。如果擴展到S&P500企業(yè)過去30年的年報(假設每年一份),單線程處理將耗時208天。

04、如何解決性能瓶頸

并行化處理與云服務
為了應對大規(guī)模文檔處理需求,我們開發(fā)了一個云服務,將PDF轉化工作分布到多個并行進程中。

  • 并行處理:將年報分塊到多個處理節(jié)點,利用云計算資源顯著提升效率。
  • 動態(tài)擴展:根據(jù)項目規(guī)模調整并行任務的數(shù)量,實現(xiàn)彈性擴展。

這種方式不僅解決了單線程的速度限制,還為項目未來的擴展提供了可行路徑。

05、最終解決方案:PDF到Markdown的轉化策略

結合以上測試結果與性能優(yōu)化方案,我們的最終工作流程如下:

  • 使用Dockling提取PDF內容為Markdown,確保表格和結構信息的完整性。
  • 將Markdown文件按邏輯分塊,為圖數(shù)據(jù)庫構建提供更優(yōu)質的數(shù)據(jù)源。
  • 通過并行化的云服務加速處理,滿足大規(guī)模數(shù)據(jù)處理需求。

06、結語

從PDF到Markdown的轉化是構建圖RAG的第一步,而選擇合適的工具則是實現(xiàn)高質量數(shù)據(jù)提取的關鍵。盡管Dockling在速度上存在劣勢,但其卓越的提取質量使其成為優(yōu)選工具。通過并行處理,我們克服了性能瓶頸,為構建更智能、更高效的RAG系統(tǒng)奠定了堅實基礎。

未來,隨著技術的進一步發(fā)展,PDF轉化工具的性能和準確性有望進一步提升。到那時,Graph RAG的構建過程將更加高效,為AI領域帶來更多創(chuàng)新應用。


本文轉載自公眾號Halo咯咯    作者:基咯咯

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