RAG第一步:文档的读取和处理是构建高效知识库的基础
在RAG（检索增强生成）系统中，PDF、Word和TXT文件的读取方法因格式特性差异而不同。以下是具体技术实现及工具总结，结合了不同框架和开源方案的实践：
一、PDF文档解析方法
PDF作为非结构化文档的典型代表，需处理文本、布局、表格和图像等多元素混合场景，主要采用以下技术组合：
- 基础文本提取
- PyPDF2/pypdfium2：用于解析纯文本和大纲，适合简单PDF（如无分栏、无表格）。
- Pdfplumber：结合布局分析，提取表格和定位文本块，保留原始页面结构。
- 复杂布局与扫描文档处理
- OCR集成：对扫描版PDF，使用Tesseract、PaddleOCR或专用模型（如InfiniFlow/deepdoc）识别图像中的文字。
- 多模态模型：如LayoutLM、Gemini，联合分析文本与视觉特征，解决分栏、图文混排等问题。
- 表格与结构化数据提取
- Unstructured/PP-StructureV2：支持表格识别并导出为HTML或结构化文本，增强后续检索的语义关联性。
- 规则与模型融合：例如RAGFlow通过XGB模型优化文本块合并逻辑，减少碎片化信息。
- 框架级优化
- DeepDoc（RAGFlow）：预定义切片模板，将解析内容与原始文档位置关联，提升可解释性。
- Dify的PdfExtractor：按页惰性加载PDF，结合缓存机制提升大规模处理效率。
二、Word文档解析方法
Word文档需处理标题层级、段落、表格和嵌入图片，常用技术包括：
- 基础解析工具
- python-docx：直接提取文本、表格和图片URI，但需自定义逻辑推断标题样式（如通过字体大小或加粗标记）。
- UnstructuredWordDocumentLoader：集成于LangChain生态，支持按元素（标题、列表）分割文档。
- 复杂样式与图片处理
- 多模型协作：结合OCR处理Word中的嵌入图片，例如用Pillow加载图片内容。
- 元数据增强：为文本块添加段落编号、表格来源等标签，辅助检索阶段的重排序。
- 框架集成示例
- RAGFlow：解析时分离正文与注释，避免冗余信息干扰。
- Dify的WordExtractor：按页提取内容并封装为Document对象，兼容后续分块流程。
三、TXT文档解析方法
TXT作为纯文本格式，处理流程相对简单但需关注编码与分块优化：
- 直接读取
- UnstructuredFileLoader：直接加载文本，支持按行或自定义分隔符切分。
- 编码处理：自动检测文件编码（如UTF-8、GBK），避免乱码问题。
- 分块策略
- 固定窗口切分：例如每512字符为一组，重叠100字符保留上下文。
- 语义分块：通过句子边界检测或NLP模型（如BERT）识别语义段落。
四、技术挑战与选型建议
- PDF场景：优先选择支持OCR和版面分析的框架（如RAGFlow、Unstructured），学术论文等高复杂度文档可尝试多模态模型。
- Word场景：若需精细处理样式，推荐结合python-docx与自定义规则；快速集成可选LangChain工具链。
- TXT场景：注重分块算法与噪声过滤（如页眉/页脚），简单场景直接使用原生读取库即可。
通过上述方法，RAG系统能有效适配不同格式文档，为后续检索和生成提供高质量输入。实际选型需根据业务需求（如时效性、精度要求）和技术栈（如是否支持分布式处理）综合权衡。