多源文档处理

从PDF到RAG知识库在构建RAG（检索增强生成）系统的过程中，文档预处理是决定检索质量的基础环节。然而，面对多源异构文档（如PDF、图片、扫描件），手动处理不仅效率低下，还难以保证一致性和可维护性。为此，我们需要构建一条自动化预处理流水线，将OCR识别、文本清洗、分段、元数据绑定、知识库上传等步骤串联起来，并具备可配置和可扩展的能力，从而适应不同业务场景和未来需求的变化。

RAG如何统一多源文档格式？在构建检索增强生成（RAG）系统时，我们往往首先关注检索算法、嵌入模型或大语言模型的选择。然而，一个常被忽视却至关重要的环节是文档入口的处理——即如何将不同格式的源文档（如Word、PDF、图片、Excel等）统一解析为机器可读、结构清晰的文本内容。文档解析的质量直接决定了后续索引和检索的上限。本文将深入探讨多源文档格式的统一解析策略，并以Dify框架为例，展示Word和PDF解析的实战细节。

我是有底线的