【文档智能 & RAG】RAG增强之路-智能文档解析关键技术难点及PDF解析工具PDFlux

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前言 在私域知识问答和企业知识工程领域，结合Retrieval-Augmented Generation（RAG）模型和大型语言模型（LLM）已成为主流方法。然而，企业中存在着大量的PDF文件，PDF解析的低准确性显著影响了基于专业知识的问答效果，因此，这些文件的有效解析对RAG模型的构建至关重要。上篇文章（ 【文档智能 & RAG】RAG增强之路：增强PDF解析并结构化技术路线方案及思路 ）主要讨论了开源的PDF解析技术，而本文将先探讨下RAG落地时常见的问题及 文档解析在RAG的重要性 、 智能文档解析关键技术 ，然后重点介绍闭源的PDF文件解析服务—— PDFlux 。 检索增强生成(RAG)的工作流 一、RAG系统落地时的常见问题 文档内容解析错误：在解析PDF文件时，可能会遇到内容错误识别或格式错误的问题，导致信息丢失或错误。 分块（Chunking）丢失语义信息：在将文档分割成小块以适 ………………………………