RAG 高效应用指南 05：再谈文档智能解析
构建一个检索增强生成 (Retrieval-Augmented Generation, RAG) 应用的 PoC（概念验证，Proof of Concept）过程相对简单，但要将其推广到生产环境中则会面临多方面的挑战。这主要是因为 RAG 系统涉及多个不同的组件，每个组件都需要精心设计和优化，以确保整体性能达到令人满意的水平。
『RAG 高效应用指南』系列将就如何提高 RAG 系统性能进行深入探讨，提供一系列具体的方法和建议。同时读者也需要记住，提高 RAG 系统性能是一个持续的过程，需要不断地评估、优化和迭代。
根据具体应用场景选择合适的优化方法及其组合，是优化 RAG 系统的核心策略。
本文是『RAG 高效应用指南』系列的第 5 篇文章，本文将探讨文档智能解析及其实现。
在之前一篇文章 RAG 高效应用指南：01中，笔者介绍了文档解析和文本分块等，不少读者发来私信或者留言，想进一步了解 PDF 解析和表格内容识别等方面的优化方案。因此，这篇文章将进一步探讨文档智能解析，如果读者还有其他想法或者建议，也欢迎私信或留言讨论。
在这篇文章中，笔者将讨论以下几个问题：
• 什么是文档智能解析
• 文档智能解析有哪些方法
• 文档智能解析的开源实现
什么是文档智能解析
在企业数据管理中，文档智能解析是一项关键技术。企业积累了大量非结构化数据，如 PDF、Word 文档、PPT 和 Excel 表格等。这些数据中蕴含着丰富的信息，但如何从中提取出有价值的内容，成为企业提高效率和决策的重要环节。
文档智能解析是指利用各种技术方法，对文档内容进行自动分析和理解的过程。这项技术能够识别文档中的文字、图像、表格等元素，提取关键信息，进行语义理解，并根据需要进行分类、搜索、摘要或翻译等操作。文档智能解析可以应用于多种文档类型，包括但不限于 PDF、Word、Excel、PPT 等格式。文档智能解析的目标是将这些格式各异的文档内容，转化为计算机可以理解和处理的结构化数据，从而帮助用户快速获取文档中的有用信息，提高工作效率。
文档智能解析通常包括但不限于以下关键功能：
1. 文本识别：从文档中提取文字信息。
2. 图像识别：识别文档中的图像内容，甚至进行 OCR（光学字符识别）以提取图像中的文字。
3. 表格解析：识别和理解文档中的表格数据。
4. 语义理解：理解文档内容的上下文和含义。
5. 信息提取：从文档中提取关键信息，如人名、地点、日期等。
6. 自动分类：根据文档内容自动将其归类到相应的类别。
文档智能解析技术在教育、金融、法律、医疗等多个领域都有广泛的应用。
文档智能解析有哪些方法
文档智能解析不仅仅是简单的文本提取，它还涉及到自然语言处理（NLP）、计算机视觉（CV）等多领域技术的应用。例如，从一份 PDF 文档中不仅提取文本，还需要识别表格、图像，甚至是手写文字。此外，解析的结果需要保持文档的原始结构和语义，这对技术提出了更高的要求。
文档智能解析的方法多种多样，涵盖了从传统的规则方法到最新的端到端多模态技术。
传统方法
在深度学习技术广泛应用之前，文档智能解析主要依赖于传统的方法，包括基于规则的启发式方法和统计机器学习算法。这些方法通常需要人工设计特征，并通过统计模型来识别文档中的关键信息。例如，早期的文档分析技术主要依赖于规则和模板匹配来提取文本信息。尽管这些方法在某些简单场景下有效，但它们往往难以处理复杂的文档布局和多样化的文档类型。
传统的文档智能解析包含但不限于以下流程：
1、规则和模板匹配：早期的文档分析技术主要依赖于预定义的规则和模板匹配来提取文本信息。这些规则通常由专业人员手工编写，针对特定类型的文档进行优化。例如，处理发票、表单等结构化文档时，通过识别固定位置的字段来提取信息。
2、图像预处理：在进行文本识别之前，通常需要对图像进行预处理。这包括去噪、二值化、倾斜校正等步骤，以提高后续OCR（光学字符识别）过程的准确性。
3、特征提取：基于规则的方法依赖于手工设计的特征，如边缘、角点、线条等。这些特征用于识别文本区域和字符形状，从而实现文本识别。
4、文本识别：传统的 OCR 技术通过手工设计的特征（如边缘、角点等）来识别文本。这些方法在处理结构化文档（如表格、表单）时效果较好，但在处理复杂版面或非结构化文档时表现不佳。
深度学习方法
随着深度学习技术的发展，文档智能解析也逐渐利用深度学习技术对各种文档进行自动提取、识别和理解关键信息。这一过程通常涉及多个步骤，包括版面分析、表格识别、文本分类以及信息提取等。
1、版面分析：版面分析主要用于将每个文档页面划分为不同的内容区域，并对其进行分类。常见的内容类别包括纯文本、标题、表格、图片和列表等。这一步骤可以基于目标检测的方法来实现，例如 Soto Carlos 在 Faster R-CNN 算法的基础上，结合上下文信息并利用文档内容的固有位置信息来提高区域检测性能。
2、表格识别：表格识别是将文档中的表格信息从原始格式转换为结构化数据的关键步骤。这可以通过结合OCR（光学字符识别）技术和深度学习模型来完成。例如，LayoutLMv3 是一种基于预训练的多模态模型，能够同时处理文本和图像信息，从而提高表格识别的准确性。
3、光学字符识别（OCR）：利用深度学习模型识别图像中的文字，将其转换为可编辑和可搜索的文本数据。常用的模型包括卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）等。
4、关键信息提取：从非结构化或半结构化文档中自动识别和提取有价值的信息，如实体、关系、事件等。常用的方法包括基于 BERT 的预训练语言模型和图神经网络等。
端到端多模态
近年来，随着深度学习技术的不断进步，尤其是多模态深度学习方法的提出，文档智能解析领域迎来了新的发展机遇。这些模型能够同时处理文本、图像、音频等多种数据类型，从而实现更全面和深入的文档理解。例如，Transformer 模型通过自注意力机制有效地捕捉文档中长距离依赖关系，显著提高了文档翻译和理解的性能。
比如，
• OpenAI 的 GPT-4o 能够分析用户输入的图像，并为有关图像的问题提供文本回应，它结合了自然语言处理和视觉理解；
• 微软的 LayoutLM 系列模型将视觉特征、文本和布局信息进行了联合预训练，在多种文档理解任务上取得了显著提升；
• 微软的 Table Transformer 可以从非结构化文档中提取表格；
• 基于 Transformer 的 Donut 模型无需 OCR 就可以进行文档理解；
• 旷世科技发布的 OneChart 模型可以对图表（如折线图、柱状图和饼图等）信息进行结构化提取；
• 阿里开源了 OCR-free 的智能文档理解项目 mPLUG-DocOwl；
• 面壁智能发布了性能强大的 MiniCPM-Llama3-V 2.5 模型，接受图像和文本输入，并提供高质量的文本输出；
多模态深度学习方法通过融合不同模态的信息，显著提升了机器学习模型的性能和预测准确性。在实际应用中，从智能文档分析到大模型的应用，多模态深度学习展现了广泛的潜力和实际效果。未来的研究方向可能包括进一步优化模态融合方法、提升模型的泛化能力和减少计算资源消耗等。
拓展阅读
• https://www.cnblogs.com/xfuture/p/18099126
• https://cloud.tencent.com/developer/article/2338352
• https://aclanthology.org/D19-1348.pdf
• https://arxiv.org/abs/2204.08387
• https://www.msra.cn/zh-cn/news/features/layoutlmv3
• https://github.com/X-PLUG/mPLUG-DocOwl
• https://github.com/OpenBMB/MiniCPM-V/blob/main/README_zh.md
文档智能解析的开源实现
笔者整理了目前文档智能解析的一些开源项目，当然这只是其中一部分，相关的开源项目也越来越多。
限于篇幅，这里我只介绍两个综合性的 Python 开源项目：PDF-Extract-Kit 和 OmniParse。其他的开源项目也不错，相关的项目链接，我附在了拓展阅读部分，大家可以查看官方文档和使用例子。
PDF-Extract-Kit
概述
• 项目名称：PDF-Extract-Kit
• 项目链接：https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit
• 项目描述：PDF-Extract-Kit 是一个用于高质量 PDF 内容提取的综合工具包。该工具包将 PDF 内容提取任务分解为多个组件，包括布局检测、公式检测、公式识别和光学字符识别（OCR）。
组件
1. 布局检测：使用 LayoutLMv3 模型进行区域检测，如图像、表格、标题、文本等。
2. 公式检测：使用 YOLOv8 检测公式，包括行内公式和孤立公式。
3. 公式识别：使用 UniMERNet 进行公式识别。
4. 光学字符识别：使用 PaddleOCR 进行文本识别。
数据和模型
• 由于文档类型的多样性，现有的开源布局和公式检测模型在处理多样化的 PDF 文档时存在挑战。
• 为了实现对各种类型文档的精确检测效果，收集了多样化的数据进行注释和训练。
• UniMERNet 方法在各种类型的公式识别方面与商业软件的质量相媲美。
• PaddleOCR 在中英文文本识别方面表现良好。
输出格式
• 输出包括页面元素的布局细节和页面信息，如页面编号、高度和宽度。
结果可视化
• 通过注释多种 PDF 文档并训练稳健的模型，实现了对学术论文、教科书、研究报告和财务报表等多种类型 PDF 文档的准确提取，即使在扫描模糊或有水印的情况下也具有很高的鲁棒性。
安装指南
• 安装后可能会遇到版本冲突导致版本变化。如果遇到版本相关问题，可以重新安装特定版本的库。
• 可能还会遇到无法调用 torch 的错误，需要先卸载相关库，然后重新安装 cuda12 和 cudnn。
• 需要从 Model Download 下载所需的模型权重。
OmniParse
概述
• 项目名称：OmniParse
• 项目链接：https://github.com/adithya-s-k/omniparse
• 项目描述：OmniParse 可以将绝大部分非结构化数据摄取并解析为结构化、可操作的数据，优化用于生成式人工智能（LLM）应用。无论你处理的是文档、表格、图像、视频、音频文件还是网页，OmniParse 都会将您的数据准备得干净、结构化，并为 AI 应用（如 RAG、微调等）做好准备。
特点
• 本地化：完全本地运行，无需外部API。
• 硬件兼容性：适合在 T4 GPU 上运行。
• 文件类型支持：约支持20种文件类型。
• 功能：将文档、多媒体和网页转换为高质量的结构化 markdown；支持表格提取、图像提取/字幕、音视频转录、网页爬取。
• 部署：支持使用 Docker 和 Skypilot 进行部署。
• 交互性：由 Gradio 提供的交互式用户界面。
安装与使用
• 系统要求：仅支持基于 Linux 的系统上运行。
• 服务器运行：通过不同的命令行参数加载处理文档、媒体和网页的模型。
• 模型下载：在启动服务器前下载所需的模型。
支持的数据类型
• 文档：支持
.doc,.docx,.pdf,.ppt,.pptx等格式。• 图像：支持
.png,.jpg,.jpeg,.tiff,.bmp,.heic等格式。• 视频：支持
.mp4,.mkv,.avi,.mov等格式。• 音频：支持
.mp3,.wav,.aac等格式。• 网页：支持动态网页和静态网址。
路线图
• 集成 LlamaIndex、Langchain、Haystack。
• 批量数据处理。
• 动态分块和基于指定模式的结构化数据提取。
• 单一 API 接口，简化数据处理流程。
• 动态模型选择和外部 API 支持。
• 批量处理，一次性处理多个文件。
拓展阅读
• https://poi.apache.org/
• https://pdfbox.apache.org/
• https://tika.apache.org/
• https://github.com/alibaba/easyexcel
• https://unstructured.io/
• https://pymupdf.readthedocs.io/en/latest/
• https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR
• https://github.com/VikParuchuri/surya
• https://github.com/jsvine/pdfplumber
• https://github.com/microsoft/table-transformer
• https://github.com/poloclub/unitable
• https://github.com/Filimoa/open-parse
• https://github.com/adithya-s-k/omniparse
• https://github.com/opendatalab/PDF-Extract-Kit
• https://github.com/CosmosShadow/gptpdf
总结
RAG 系统的前置工作之一是解析文档内容，而文档智能解析技术正是实现这一目标的关键。本文探讨了文档智能解析的概念、方法以及开源实现，帮助读者更好地理解和应用这些技术。
文档智能解析是一个多学科交叉的研究领域，涉及自然语言处理、计算机视觉、机器学习等多个领域。从传统方法到经典机器学习方法，再到多模态深度学习方法，文档智能解析技术不断演进，为自动化文档处理和理解提供了强大的技术支持。未来，随着计算能力的提升和算法的进一步优化，文档智能解析技术将在更多领域发挥重要作用，推动数字化转型和智能化升级。