Part2.大模型RAG进阶多格式文档解析

0. 这个 Notebook 在做什么（总体目标）

核心目标：把"多格式文档解析"这件事做到能落地的RAG数据入口，并给出一条从"解析 → 清洗/结构化 → 索引 → 检索问答"的实践路径。

主线分 6 个阶段：

RAG 与文档解析基础认知
工具选型与差异对比（PDF/OCR/结构化能力）
unstructured 入门与多格式 partition_* 实战（重点）
LlamaIndex 框架介绍（为什么要用SDK）
LlamaIndex × unstructured 集成（从 reader 到自定义 pipeline）
行业场景案例（金融/医疗/法律/教育）

第一阶段：基础认知与准备

1. RAG 基础回顾（文档解析在RAG里处于什么位置）

Notebook强调：RAG的质量上限很大程度由数据入口 决定，而数据入口的第一步就是解析。

解析质量影响：

chunk 质量（段落边界、标题层级、表格是否还原）
元数据质量（页码、章节、坐标、表格/图片标记）
召回质量（结构乱导致 embedding 无效、检索噪声高）

2. 常见文档类型与解析需求

覆盖的典型类型（在后面实战里都有对应 partition_*）：

Markdown / HTML：结构相对规整，但要处理标签、实体、层级
CSV / Excel：表格结构 + 单元格语义
DOCX：段落、标题、列表、表格、图片
PDF：最难，分数字原生 vs 扫描件 + 多栏/公式/表格/图
Image：图片OCR（含截图、扫描图、含公式图片等）

3. 文档解析挑战认知（为什么PDF特别难）

强调"文档解析难点"主要来自：

版面结构：多栏、分页、脚注、页眉页脚、图文混排
表格结构：行列边界、合并单元格、跨页表格
扫描件：无文本层，只能OCR
公式/代码：识别难、结构恢复难
噪声：目录、页码、页眉脚重复污染chunk

第二阶段：技术选型与工具对比（你该怎么选）

1. 技术选型决策（Notebook给的直观建议）

数字原生PDF（有文本层） ：优先 PyMuPDF（快、坐标精度好，适合批量）
扫描PDF ：必须走 OCR 流程，可用 unstructured 的 ocr_only
复杂学术/含公式代码：倾向 Marker / MinerU（但可能需要GPU或更高算力/更复杂部署）
同时提到一些偏"表格强项"或"中文方案"的工具（表格/中文RAG建设方向）

Notebook里有一个"工具性能对比表"（HTML表格），但单元格内容有省略号截断，能明确出现的工具包括：PyMuPDF、Unstructured、Marker、MinerU、DoclingAI、DeepDoc 等。

2. PDF解析技术核心差异（讲清楚"为什么会差这么多"）

它把差异归结为"如何理解文档结构"：

PyMuPDF ：偏"渲染/绘制指令解析"的路线，提文本极快、坐标强，但不做OCR、对复杂结构（公式/代码）有限
OCR路线：解决扫描件，但成本更高，且需要处理布局（layout analysis）与结构恢复
引出：单一方案很难通吃 → 需要组合/分流策略（后面 smart_load 就在做这个思想）

3. OCR生态/大模型（定位：OCR是图像理解）

Notebook这里强调 OCR 本质是"对图片内容的理解"，并给出一个生态视角（并插了一张示意图链接），表达：

OCR不只是识字，还要配合布局分析、表格结构推断
复杂文档可能要引入更强模型/服务（后面也提到 LlamaParse）

4. 为什么强调 unstructured.io

核心观点：unstructured 的价值在于：

多格式统一为"元素（elements）"：标题/段落/表格/图片等统一对象
元数据丰富（页码、坐标、来源、类型等，取决于策略）
支持多策略（auto/fast/hi_res/ocr_only 等语义在Notebook里多次出现）
易于与下游框架（如 LlamaIndex）集成

第三阶段：unstructured.io 入门与实践（Notebook最核心的实操部分）

1. 环境准备与安装（安装方式分层）

Notebook把安装拆成几种"能力等级"：

基础安装：只做纯文本类
全量安装：支持更多格式
按类型安装：缺什么装什么
Serverless API / Docker 方案：偏生产化部署

2. 核心系统依赖（重点：这些不装好解析会翻车）

逐项解释用途，并提醒常见坑：

Tesseract OCR：图像文字识别
- Notebook代码里直接用 !tesseract -v 检查是否安装
Poppler：PDF底层提取/渲染能力（很多PDF处理链路依赖它）
- 代码提供 mac/windows 的 PATH 设置示例
Pandoc：富文本转换
libmagic：文件类型检测（跨平台识别文件类型）
还有一个"常见依赖问题解决方案"小节（定位是：装不对就会各种报错）

3. unstructured 核心功能理解（"元素化"思想）

Notebook强调：

unstructured 的输出不是单纯一大段文本，而是一系列 Element
Element 有：
- text（内容）
- category（类型：标题/段落/表格/图片块等）
- metadata（来源文件、页码、坐标等）

这为后续 RAG 的 chunk 切分、过滤页眉页脚、按类型处理表格/图片提供基础。

4. `partition` / `partition_*` 实战（覆盖多格式）

Notebook的实践方式是：

先用 partition(auto) 演示 element 的基本结构
再分别对不同格式调用 partition_md/html/xlsx/csv/docx/image/pdf
打印：
- elements[0].metadata.__dict__
- elements[0].text（通常截断前几百字符）
- elements[0].category

4.1 自动识别解析：`partition(filename=..., strategy="auto")`

示例（解析 RAG评估.md）展示：

partition 会自动检测类型并解析
输出 elements 后，查看 element 的 text/category/metadata

4.2 自定义"通用解析函数" `parse_file_with_unstructured(file_path)`

Notebook写了一个通用函数，做了三件事：

调用 partition 解析文件
统计元素类型分布 （type(element).__name__计数）
把所有 element 的 text 拼接为统一文本（\n\n.join）

并输出：

元素总数
元素类型统计
总字符数
文本预览（前200字符）

这段代码的价值：快速评估一个文件解析质量（类型分布是否合理、文本是否大量为空、是否混入噪声等）。

4.3 Markdown：`partition_md`

对 .md 文件做更明确的 md 解析（相比 auto 更确定）。

4.4 HTML：`partition_html`

解析 HTML（强调处理标签、实体解码等常见问题）。

4.5 Excel：`partition_xlsx`

示例文件 销售数据统计.xlsx

重点：Excel解析得到的 elements 也有 metadata，并可直接输出文本内容。

4.6 CSV：`partition_csv`

示例 训练数据.csv

思路：把结构化表格转为可用于检索的文本元素。

4.7 DOCX：`partition_docx`

示例 数组.docx

用于提取 Word 的段落与结构信息。

4.8 Image（图片OCR）：`partition_image(..., strategy="ocr_only")`

示例文件：

PDF解析截图.png
数学公式.png

关键参数：

strategy="ocr_only"：强制走 OCR
languages=["eng","chi_sim"]：英文+简体中文识别
include_page_breaks=False：不加入分页标记（图像一般无页概念）

输出同样查看 metadata/text/category。

4.9 PDF：`partition_pdf(..., strategy="hi_res", infer_table_structure=True, ...)`

示例PDF：甬兴证券-AI行业点评报告：海外科技巨头持续发力AI，龙头公司中报业绩亮眼.pdf

这段是 Notebook里参数最完整、最接近生产的示例之一，关键点：

strategy="hi_res"：高精度解析（更强布局/结构识别，代价更高）
extract_images_in_pdf=True
extract_image_block_types=["Table","Image"]：抽取表格块和图片块
extract_image_block_output_dir="./images"：把抽取的图片落盘
languages=["eng","zho"]：多语言
split_pdf_page=True：大文件分页拆分，优化性能与稳定性
infer_table_structure=True：推断表格结构（会触发下载OCR/模型）
include_page_breaks=True：包含页码信息（利于溯源/引用）

然后同样输出 elements[0] 的 metadata/text/category 进行检查。

5. 额外：LlamaParse 提示（复杂结构优先）

Notebook给了一个方向性建议：

结构很复杂的PDF ，可以优先用 LlamaParse（注释示例：需要 Llama Cloud API Key）
或者用 LlamaIndex 的 SimpleDirectoryReader 直接读（对简单文件可用）

第四阶段：LlamaIndex 框架介绍（为什么需要它）

1. "大模型开发框架（SDK）是什么"

Notebook定位：SDK把 RAG 常见流程封装好：

Reader/Loader（读数据）
Node/Chunk（切分）
Index（索引）
Query Engine（查询）
Retriever / Reranker（检索与重排）
工程化配置（embedding/LLM/存储等）

2. LlamaIndex 介绍与核心模块

强调它是"面向数据与索引"的框架，适合做：

文档加载
构建向量索引
一行变成 query engine

3. LangChain vs LlamaIndex（对比视角）

Notebook这里属于概念对比：一个偏链式编排/工具生态，一个偏索引与数据结构（你后续实现 RAG 会更清楚差别）。

第五阶段：LlamaIndex 集成与进阶（把解析接到RAG里）

1. 集成关系：LlamaIndex 如何用 unstructured

Notebook明确两类用法：

方式一：直接用 `UnstructuredReader`（最省事）

代码示例：

python 复制代码

from llama_index.readers.file.unstructured import UnstructuredReader
reader = UnstructuredReader()
documents = reader.load_data(file=Path("xxx.pdf"))

特点：上手快，但可控性相对弱（细粒度策略/参数可定制程度有限）。

方式二：自己调用 `unstructured.partition` 然后转 Document（更灵活）

你可以按 element 类型过滤、按页码切分、把表格/图片单独处理等。

方式三：混合方案（Notebook推荐）

也就是：能 Reader 就 Reader，复杂的走 partition hi_res / ocr_only，并且做 fallback。

2. `smart_load(file_path)`：智能分流加载器（Notebook的"工程化核心思想"）

这段函数实现了"按文件类型选择解析策略"：

定义 complex_types（复杂格式，如 .pdf/.docx/.pptx/.xlsx 等）
如果是复杂类型：
- 优先用 partition(... strategy="hi_res", languages=["eng","chi_sim"], infer_table_structure=True)
- 将每个 element 转成 llama_index.core.Document(text=..., metadata=...)
- 过滤空文本 element（if e.text.strip()）
- 如果 hi_res 失败 → 回退到 UnstructuredReader
如果是简单类型（如 .txt/.md/.csv/.html/.xml/.json）：
- 优先 UnstructuredReader
- 失败再回退到 partition(strategy="auto")

这段的价值：
把"工具选型"从文档里的概念，落成了可执行的解析路由策略（且带容错）。

3. 基础索引案例（VectorStoreIndex）

Notebook最后串起一个最小闭环（解析PDF → 建索引 → 发起提问）：

配置 embedding 与 LLM（使用 OpenAI 的 embedding/LLM）
- embedding：text-embedding-3-small
- API Key 从 .env 读取
documents = smart_load(pdf_path)
index = VectorStoreIndex.from_documents(documents)
query_engine = index.as_query_engine()
query_engine.query("请用中文总结这些文档的主要内容")

注意：Notebook里 LLM 的设置位置出现了 ... 占位（说明这里需要你补全 Settings.llm = OpenAI(...) 或按你的模型供应商改写）。

第六阶段：特定领域应用（给你方向，不是完整实现）

Notebook列举了典型落地场景，强调"解析质量决定行业RAG效果"：

金融：财报/研报解析与问答（PDF表格多、图多、结构复杂）
医疗：论文/指南检索分析（多栏、术语密集、引用多）
法律：合同解析、条款抽取（条款层级、引用、编号结构很重要）
教育：教材内容问答（章节层级、公式图表）

学习资源与参考（Notebook末尾）

包含：

官方资源入口（unstructured / LlamaIndex 等）
LlamaIndex 更多功能（引导你继续扩展：更复杂索引、工具、重排等）

你从这份 Notebook 能直接复用的"关键产物"

解析质量评估方法 ：元素类型统计 + 文本预览（parse_file_with_unstructured）
多格式解析模板 ：md/html/xlsx/csv/docx/image/pdf 的 partition_* 参数范式
PDF高精解析参数组合 ：hi_res + infer_table_structure + split_pdf_page + extract_images...
工程化解析路由 ：smart_load（分流 + fallback）
最小RAG闭环 ：smart_load → VectorStoreIndex → query_engine.query