引言：RAG 系统与文档解析的重要性

在 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统中，从非结构化文档中提取结构化知识是构建高质量知识库的第一步。这一步的成败直接影响后续检索和生成的效果。

典型的 RAG 文档处理流程包括：1）文档解析；2）内容抽取；3）数据清洗；4）文本分块（chunking）；5）向量化嵌入。文档解析正是整个流程的起点，它将PDF、Word、扫描件等非结构化数据转换为机器可读的结构化格式（如纯文本、Markdown、JSON 等），为后续向量检索提供基础。

为什么文档解析如此关键？

• 首先，解析质量直接决定了向量检索的准确性。不准确或格式混乱的抽取内容会导致向量空间的语义偏差，从而削弱 RAG 系统的问答效果。举例来说，如果扫描版合同或论文解析有误（如OCR识别错误或段落顺序混乱），检索到的错误信息将干扰大模型的回答。
• 其次，许多传统工具只能处理“生成式”PDF文本，对于扫描件等非数字原生文档往往失效。例如，Adobe 的 Extract API 可将数字 PDF 转换为 HTML 树，但处理扫描PDF时则完全无能为力。因此，要让大量非结构化文档真正被机器理解，高性能的文档解析与结构提取工具链不可或缺。

本篇文章面向开发者，全面介绍主流的开源文档解析工具，并结合技术指导说明如何将它们集成到 RAG 系统中。

在下文中，我们将依次介绍几款具有代表性的开源工具（如 DocXChain、DeepDoctection、Unstructured、Docling 等），分析它们各自的优势、适用场景和使用方法。同时，我们将给出开发者视角的选型和集成建议，并结合具体案例（如合同、科研报告、扫描 PDF）的解析流程，帮助大家为构建高质量的 RAG 系统打下坚实基础。

 

一. 文档解析在 RAG 系统中的作用与定位

在 RAG 系统中，文档解析承担着将知识来源数字化的重任。RAG 的知识库往往来自各种格式的文档——包括PDF文件、Office文档、网页、图片扫描件等。这些数据未经处理时，对机器而言几乎不可理解。通过文档解析，我们能够将其中的文本、表格、图像说明等提取出来，并保留文档的结构（例如章节标题、段落、列表、表格结构），形成规范化的内容表示。只有经过这样的结构化处理，后续的内容清洗、分块和向量化步骤才能有效执行。简言之，文档解析的质量直接影响到召回内容的准确性、Prompt 提示的设计以及最终答案生成的质量。

值得注意的是，不同类型的文档对解析有不同要求。例如，学术论文常采用双栏排版，普通的逐行提取可能会打乱阅读顺序；法律合同通常包含分条款的小节和专业术语，需要精细保留段落层级和编号；财务报表里嵌套的表格和公式，对解析精度提出了更高挑战。如果在解析阶段能妥善处理这些结构（如正确分栏、识别标题和表格），那么后续向量检索的相关性和上下文理解都会大幅提升。反之，若解析不当，则可能遗漏关键信息或引入噪音，令大模型在生成答案时出现偏差。因此，在构建 RAG 系统时，务必高度重视文档解析这一环节——这是真正让“大模型+知识库”发挥价值的基石。

 

 

二. 主流开源文档解析工具概览

近年来，随着文档智能技术的发展，出现了多款开源的文档解析与结构提取工具。下面我们选取其中具有代表性的几款，从其功能特点、适用场景和使用方式等方面进行介绍。

 

1. DocXChain：模块化文档解析工具链

DocXChain 是阿里巴巴达摩院开源的一款功能强大的文档解析工具链。它的设计目标是自动将非结构化文档中的丰富信息（包括文本、表格、图表等）转化为机器可读的结构化表示。为此，DocXChain 提供了完整的OCR 管线：包含文字区域检测、文字识别、表格结构识别以及版面布局分析等基础模块。基于这些模块，DocXChain 构建了常用的解析流水线，例如“通用文本读取”（检测并识别所有文字）、“表格解析”（检测表格并提取结构与内容）以及“文档结构化重建”等，以适配不同应用场景。

DocXChain 的一大特点是模块化和灵活性。开发者既可以将其作为单独的解析工具使用，也可以根据需求对内部模块进行组合定制。例如，开发者可以仅调用版面分析模块来获取文档的布局块信息，或是串联文本识别和表格结构识别模块来专门解析带有复杂表格的报告。此外，DocXChain 支持将解析结果与其他框架集成，官方强调其工具链可以方便地嵌入 LangChain 等现有生态中，构建更复杂的上层应用。这一兼容性使其非常适合用于构建 DocQA（文档问答）、智能搜索、文档翻译等应用。

开发价值与适用场景

DocXChain 尤其擅长处理真实场景中的文档，而不仅限于清晰度高的数字文本。它对中文和英文都有开箱即用的支持。对于包含扫描页的 PDF、拍照得到的影像件、复杂排版的商业文档，DocXChain 往往能提供比传统 OCR 更高的解析准确度和完整度。如果开发者需要一个即取即用的文档解析方案，将杂乱无章的文档“一键”转成结构化数据（甚至生成 Word、Markdown 等格式），DocXChain 是一个理想的选择。需要注意的是，由于目前 DocXChain 主要支持图片（jpg/png）和 PDF 文件（将每页转为图像处理），对 Office 原生文档的直接解析可能暂未覆盖，因此在处理 docx/ppt 等格式时可配合其他工具。

使用方式

DocXChain 以 Python 工具链的形式提供。用户可以从其 GitHub 仓库获取源码和模型。典型使用流程包括：加载文档文件（或图像）、调用相应的管线进行解析，然后获取解析输出的结构化结果（如文本内容及其在页面中的位置信息、表格单元格的结构关系等）。由于其高度模块化，进阶用户也可将 DocXChain 集成到自有的代码中，例如作为一个函数模块，在LangChain的 DocumentLoader步骤中先执行DocXChain解析，再将结果文本送入下游的向量化流程。

 

2. DeepDoctection：深度学习驱动的文档解析框架

DeepDoctection 是另一款面向文档 AI 的开源框架。它定位为一个“全家桶”式的文档解析解决方案，整合了多种深度学习模型和工具，用于扫描件和 PDF 的版面分析与内容提取，特别针对 RAG 场景进行优化。不同于单一功能的库，DeepDoctection 提供从模型训练、评估到推理的一站式框架，方便开发者构建端到端的文档解析流水线。

DeepDoctection 的核心优势在于 “集百家之长” 的模块组合能力。其内置功能包括：

• 版面布局分析：内置 Detectron2 等深度模型，实现对文档页面布局的检测（例如段落文本块、表格、图像区域的边界框）。这相当于自动完成对 PDF 页面元素的定位分类，保证复杂排版下文本阅读顺序的正确。
• OCR 文本识别：支持多种 OCR 引擎，如开源的 Tesseract、Mindee 的 DocTR，以及云服务 AWS Textract 等。开发者可根据精度和性能需求选择不同引擎，将检测到的文本区域转化为可读文字。
• 表格解析：结合版面分析，进一步识别表格结构。对于带网格线的表格，可提取单元格坐标与内容，实现表格的结构化重建。
• 文档内容分类与NLP：集成 LayoutLM 系列、LiLT 等版面理解模型，可以对提取的文本块执行分类标注（例如判断块类型是标题、正文，或执行命名实体识别等）。这使得 DeepDoctection 不仅能“读”文档，还能做初步的语义理解。
• 其他实用功能：包括对数字 PDF 的直采文本（通过 pdfplumber）、语言检测（fastText）、图像预处理如纠偏旋转（jDeskew）等。框架也提供了模型微调和评估工具，便于根据特定数据优化模型。

开发价值与适用场景

作为一个高度综合的框架，DeepDoctection 非常适合对解析质量要求极高的场景，尤其是包含复杂视觉版面的文档处理任务。例如，政府档案的扫描件、包含图表混排的研究报告、或需要抽取发票表单等场景。通过 DeepDoctection，开发者无需从零开始组合OCR和检测模型，可以直接利用其内置的分析器完成大部分工作。值得一提的是，DeepDoctection 明确提出其“为 RAG 场景打造”——这意味着它产出的解析结果（文本内容及布局信息）可以很好地配合后续向量数据库的构建。开发者可以将 DeepDoctection 的输出按照文档的版块组织进行分段，然后向量化每个段落或表格，提高检索问答时的定位准确度。

当然，这样的强大功能也带来了更高的部署成本。DeepDoctection 基于深度学习模型，对硬件（GPU）和环境有一定要求。其默认配置使用 PyTorch 或 TensorFlow，可以通过 pip 安装相应依赖。官方提供了 Docker 镜像，方便在 Linux 系统快速运行解析服务（目前 Windows 需通过容器方式使用）。对于一次性批量解析大量文档的场景，DeepDoctection 可能比较理想；但如果只需解析简单文本PDF，使用它可能有些“大材小用”。开发者在选型时应权衡精度需求和资源投入。总的来说，当面对扫描PDF、多栏复杂版式、需要精细结构提取的RAG应用，DeepDoctection是一把利器。

使用方式

使用 DeepDoctection 可以有多种层次的接口。如果追求开箱即用，可以调用其内置的Analyzer。例如：

import deepdoctection as dd
analyzer = dd.get_dd_analyzer()
df = analyzer.analyze(path="/path/to/your/doc.pdf")
for page in df:
print(page.text) # 页面的纯文本

上述简单几行代码即可对文档进行全面解析，获取每页的文字内容以及相应结构信息（通过 page.tables 等属性还可访问提取的表格等）。对于高级用法，DeepDoctection 允许开发者自定义 pipeline，比如替换 OCR 引擎或调整检测模型。其教程和文档提供了丰富的示例，有助于快速上手。在RAG集成方面，可将 DeepDoctection 封装为服务，对上传的文档进行解析后返回 JSON 格式结果，再由上游应用进行索引构建和问答调用。这一模式对于需要在线解析用户上传文档并即时问答的系统尤其有用。

 

3. Unstructured：多格式预处理引擎

Unstructured 是由 Unstructured.io 开源的文档预处理库，专为多种文件格式的数据抽取而设计。它的核心理念是提供一个统一的框架，让开发者以相同的接口处理 PDF、HTML、Word、PPT、电子邮件等各种文档类型。在搭建 RAG 系统时，经常需要面对异构的数据源，而 Unstructured 则充当了“格式适配器”和“内容分割器”的角色。

Unstructured 的主要特点包括：

• 跨格式支持广泛：支持超过 12 种常见文档格式，如 PDF、DOCX、PPT、HTML、TXT、EML 等。它能自动检测文件类型并调用对应的解析策略，这意味着无论是读取本地的 Word 文档还是抓取网页内容，都可以通过统一的 API 来处理。
• 语义分块提取：不同于简单按页或按字符数分割文本，Unstructured 深入理解文档格式，将内容拆解为有意义的语义单元。例如，它能够识别并区分标题、段落、列表项、表格、图像说明等元素，并以标准化的对象形式输出。这种语义分区有利于保留上下文结构，避免将一个逻辑段落切碎后丢失语义联系。对于后续的向量检索，这种保留语义的划分有望提升准确率。
• 丰富的连接器与管道：Unstructured 提供了很多内置的partition函数（如 partition_pdf, partition_docx, partition_html 等），一行代码即可完成解析。同时，它也允许配置自定义的处理管道，将启发式规则与ML模型相结合，满足不同清洗要求。

开发价值与适用场景

Unstructured 最大的价值在于降低了多源文档处理的复杂度。对开发者来说，它像是一套“瑞士军刀”——用统一的用法处理各种文件，而不需要针对每种格式分别研究库（例如 pdfplumber、python-docx、BeautifulSoup 等）。这对于需要构建大规模知识库、企业内容库的 RAG 系统尤为实用。例如，一个技术问答系统可能需要同时 ingest 产品白皮书（PDF）、技术博客（HTML）、方案演示稿（PPT）。使用 Unstructured 后，开发者可以依次将不同格式文档投入其接口，得到标准化的输出元素，然后直接存入下游的向量数据库或搜索引擎。这种无缝衔接大大简化了流水线代码。同时，Unstructured 的输出保留了文档的语义结构（例如可以知道某段文本是标题还是列表项），这使得后续如果需要呈现答案出处时，可以更容易地还原上下文格式。

需要指出的是，Unstructured 更偏重抽取已有数字文本，对于纯图像扫描件，它本身并不带有高级的OCR能力。如果要处理扫描PDF或图片，需确保环境中安装了 tesseract-ocr 和相关依赖，它会调用 Tesseract 来完成OCR。较于前述深度学习方案，Tesseract 在复杂版面和字符识别精度上可能稍逊。当然，如果主要文档都是数字化的（非扫描），Unstructured 则足以胜任且非常高效。

使用方式

Unstructured 的上手门槛非常低。只需通过 pip install unstructured 安装，然后针对文件类型调用相应的分区函数即可。例如：

from unstructured.partition.pdf import partition_pdf
elements = partition_pdf(filename="合同范本.pdf")

上面这段代码会返回一个元素列表（Elements），其中每个元素可能是一个 Title、Text、List 等对象，包含了对应文本和元数据。开发者可以遍历这些元素，将它们转换为字符串并标注类型，用于后续索引或展示。Unstructured 也支持直接通过 unstructured.partition.auto 模块自动判断文件类型然后解析，极大地方便了批处理流程。结合 LangChain 等框架时，可以使用其封装的 UnstructuredLoader，实现与 VectorStore 的无缝集成。总的来说，对于格式繁杂、类型众多的文档集成项目，Unstructured 提供了即插即用的解决方案，让开发者专注于上层应用逻辑，而无需为底层解析琐事分心。

 

4. Docling：AI增强的文档解析新秀

Docling 是 IBM 在 2024 年开源的一款文档解析工具，尽管问世不久但备受关注。Docling 最大的特点在于融合专用AI模型提升文档理解精度，被誉为 PDF 深层结构解析的专家。它采用了“双引擎”架构：一方面利用 DocLayNet 模型对文档布局和阅读顺序进行精准识别，另一方面通过 TableFormer 引擎专门解析复杂表格结构。此外，Docling 还支持高级功能，如识别文档中的数学公式和代码块，这对于科研论文、技术文档的解析非常有价值。

Docling 的模块化架构使其易于扩展和定制，同时也方便集成到现有框架中。它能够将多种格式的文档（PDF、DOCX、PPTX、图片、HTML 等）解析并统一导出为结构化的 Markdown 或 JSON 格式。对于开发者来说，这意味着可以用 Docling 一站式地处理企业常见的各种文档，然后将输出结果直接用于下游的 LLM 提问或索引。从目前的社区反馈看，Docling 在速度和精度上都有出色表现：一方面其解析管线针对普通硬件做了优化，在CPU上也能流畅运行；另一方面得益于强大的布局和表格模型支持，内容提取的准确率很高。

开发价值与适用场景

Docling 非常适合需要高保真还原文档结构的应用场景。例如财务报告、复杂合同这类包含大量表格、嵌套条目的长文档，使用 Docling 可以准确获取每个数据单元的位置和层级。例如金融机构可以使用 Docling 解析包含多层嵌套表格的百页财报，将每个单元格坐标和内容精确抽取出来，然后构建 RAG 问答系统，以实现对财报内容的智能查询。这得益于 Docling 提供的丰富结构信息，使得检索更加定向高效。对于需要解析公式、代码段的科研论文库，Docling 也具备优势——它可以识别 LaTeX 格式的公式或代码片段，保证这些内容在下游处理时不会丢失或损坏格式。这对学术问答系统来说尤为重要（例如用户询问论文中的某个公式推导步骤，就需要先正确解析出公式文本）。

需要注意的是，Docling 作为新兴项目，社区生态相对较小，但由于其由 IBM 提供并开源，稳定性和持续更新有一定保障。其输出的 Markdown/JSON 结构对于许多开发场景来说相当方便，开发者可以直接将 Markdown 文本纳入向量库，或根据 JSON 中的层级结构进行有针对性的分块。总体而言，如果您的 RAG 系统需要处理多种格式文档且要求解析结果高度保真，那么 Docling 值得考虑。

使用方式

Docling 提供了 Python SDK 和命令行两种使用途径。以 Python API 为例，使用也非常简洁：

from docling.document_converter import DocumentConverter
converter = DocumentConverter()
result = converter.convert("example.pdf")
print(result.document.export_to_markdown())

上述代码创建了一个转换器，将指定文档转换为 Markdown 格式的结构化数据并打印输出。Docling 内部会根据文档类型自动选择适配的解析后端，并在输出的文档对象中保留文本的坐标位置、层级结构、表格关系等丰富信息。对开发者来说，这些信息可以进一步用于前端高亮显示原文、高精度检索定位等用途。在 RAG 集成上，Docling 可以作为 LangChain 或 LlamaIndex 的上游预处理器——例如在加载文档时先用 Docling 转换成 Markdown，再交由 LLM 生成 embedding。此外，由于 Docling 输出 Markdown，本身已是适合阅读的格式，在某些应用中甚至可以直接将解析结果提供给终端用户查看，帮助核对回答出处等。

 

 

三. 工具选型与集成的开发建议

在掌握了以上主流工具的特点后，我们从开发实践角度提供一些选型和集成建议，帮助大家根据自身项目需求做出最佳决策。

1. 根据文档类型选择合适工具

不同工具各有所长，首先应考虑文档的类型和质量。如果主要处理数字化文本类文档（如可以复制文本的 PDF、Office 文件），那么像 Unstructured 或 Docling 这类能直接解析文本的工具会更加高效。它们能保留格式并快速输出内容。相反，如果需要处理大量扫描件和图像，首选应是具备强大 OCR 与版面分析能力的 DocXChain 或 DeepDoctection。这两者在应对扫描质量参差不齐的文档时表现更稳健，能够降低识别错误率（例如避免出现大量错别字或标点错误）。当然，Unstructured 配合 Tesseract 也能完成OCR任务，但在精度和版面理解上可能不及前两者。对于多格式混合的数据源，Docling 和 Unstructured更具优势——前者几乎覆盖常见文档格式且输出统一，后者则提供了丰富的格式支持和自动路由能力。

2. 集成方式与 RAG 流水线设计

在 RAG 系统中，文档解析通常作为离线预处理或在线服务存在。如果文档库规模较大且更新频率低，建议采用离线批处理方式：使用上述工具将所有文档解析为结构化文本（例如 JSON 或 Markdown文件），然后再进行统一的向量化索引构建。这种方式利于充分利用工具的解析能力，同时对大模型查询的延迟无任何影响。如果系统需要用户上传文档即时问答，则需要将文档解析嵌入在线服务。这时应考虑工具的启动开销和性能，例如 DeepDoctection 可以通过 Docker 部署一个持久服务，接受文档并返回解析结果；DocXChain/Docling 则可以集成在后端应用中实时调用。如果追求极致性能，也可考虑对部分工具进行裁剪：例如在 Unstructured 的Docker镜像中只保留需要的格式支持，以减少容器体积和启动时间。

无论离线还是在线，解析结果的存储和使用也是一大考虑因素。一般来说，可将解析得到的段落、表格等内容直接存入向量数据库，并以文档路径和段落索引作为元数据，实现检索命中后还原原文。如果使用 Docling/DocXChain 这类包含位置信息的工具，还可以存储位置信息以便在前端高亮原 PDF 的对应区域，提升可解释性。

3. 关注常见问题与调优策略

• OCR 识别错误： 尤其在扫描文档或照片中，可能出现字符识别错误（例如将“O”识别为“0”）。调优策略：首先可尝试更强的OCR模型（如 DocXChain/DeepDoctection 默认采用的深度模型相对 Tesseract 准确率更高）。其次，可在解析后增加校正步骤，例如通过语言模型或专业词典对识别结果做拼写纠正。对于特定领域文档，考虑微调识别模型也是选项之一。
• 版面复杂导致顺序错乱： 多栏文本、杂志排版等情况下，直接按文档顺序提取文本可能导致语义混乱。调优策略：使用具备版面分析的工具（如 Layout-Parser、DeepDoctection 等）先识别列块，然后分别提取。此外，一些工具如 Docling 提供了阅读顺序重建功能，应确保开启或正确使用这些特性。如果仍有问题，可根据版面分析结果自定义后处理逻辑（例如按照 x 坐标对文本块排序）。
• 表格与特殊元素处理： 表格往往是文档中信息密集但解析困难的部分。简单提取文本会破坏表格结构，导致问答时难以对齐问句（例如问“第3行第2列的值”时无法定位）。调优策略：优先使用支持表格结构提取的工具（DocXChain、Docling 等都提供表格结构识别）。这些工具输出的表格可以转换为CSV、Markdown表格等结构。在索引时，可以选择将整个表格作为一个段落嵌入，或者对表格进行拆分（例如每行作为一条记录）。对于金融报表等嵌套表格，可能需要人工制定规则拆解。特殊元素如公式和代码，Docling 等工具能提取其文本形式；如果工具无法识别公式，可以考虑借助 Mathpix 等专业API（闭源）作为补充，然后将结果并入解析输出。
• 性能与扩展性： 在处理成百上千份文档时，解析速度和资源占用是不得不考虑的问题。DeepDoctection 等深度学习框架解析一页复杂文档可能耗时数秒甚至更久（视模型大小和硬件而定），这对大批量处理来说是瓶颈。调优策略：可以采用分布式/并行处理，将文档集分片后多进程或多机并行解析。另外，可根据需要调整模型精度，例如对于清晰度高的数字 PDF，没必要启用耗时的OCR模型，可以直接用 pdfplumber 提取文字。很多框架允许切换或配置子模块，从而在精度与速度间取得平衡。最后，善用缓存：对解析过的文档存储解析结果，避免重复处理。对于频繁更新的文档，可设计基于文件哈希的缓存策略。

4. 工具组合与自定义

并非只能从上述工具中二选一，在实际项目中，有时将多个工具的优势结合起来会取得更好效果。例如，开发者报告显示将 PyMuPDF 与 Docling 联合使用：前者快速提取PDF中的文本和图片，后者进一步解析其中复杂布局，从而兼顾速度与精度。又如，对于一些OCR特别困难的手写体文档，可以先用 PaddleOCR 这样的模型做专门识别，再把结果交由 Unstructured 做结构化分段。开源工具给了我们积木，灵活拼搭才能构建出最契合自身需求的解析流水线。记住，文档解析没有放之四海而皆准的万能方案，充分测试不同方案在自己语料上的效果，并根据需要进行二次开发，才能达到最优。

5. 文档解析工具选型与技术建议对照表

选型建议维度	推荐工具	技术建议
文档类型	Unstructured / Docling（数字化文档）	优先用于 PDF、Word 等可复制文本；处理速度快，适配多格式，适合构建快速 pipeline
文档类型	DocXChain / DeepDoctection（扫描图片）	OCR + 布局解析效果佳；推荐用于合同扫描件、票据、照片类文档
多格式混合支持	Docling / Unstructured	适合文件格式复杂的项目，具备自动格式路由、统一输出接口等能力
RAG 部署方式	离线批处理：Docling / Unstructured 在线服务：DeepDoctection / DocXChain	离线适合规模大、频次低数据；在线适合上传即问答，需优化容器性能和响应延迟
表格提取	DocXChain / Docling	推荐用于财报、报表等需保留结构的文档；支持输出 CSV / Markdown 等
性能优化	轻量框架 + 多进程 + 缓存	精简容器、禁用不必要模块、启用缓存或分布式处理提升效率
工具组合使用建议	PyMuPDF + Docling PaddleOCR + Unstructured	多工具组合搭配能同时兼顾速度与解析准确度，推荐做前后级联处理流程

 

 

四. 解析示例

下面我们结合几个典型文档类型，讨论适用的解析策略和工具选择，帮助开发者将上述理论应用到实践。

1. 合同文档的解析

场景特点

合同属于法律文书，通常为段落结构清晰、层次分明的长文档，包含章节标题、条款条目（序号列表）、有时还会有表格或签名栏。多数现代合同以 Word 或 PDF（数字生成）形式存在，但也可能有扫描版的合同影印件。解析合同需要高度准确地保留段落层次和条款编号，以便后续问答时能定位条款内容。

解析建议

对于电子版合同，可优先使用 Unstructured 或 Docling。Unstructured 能很好地将合同按标题、条款列表等元素分割输出；Docling 则能确保输出 Markdown 中保留合同的层级结构和序号。这样，当用户提问“合同中关于违约责任的条款是什么”时，系统已经可以基于解析结果迅速定位“违约责任”章节下的具体条款。若合同中包含表格（例如付款计划表），Docling 的 TableFormer 引擎可以提取表格结构，保证金额和日期等信息处于正确的行列位置。

对于扫描版合同，则建议用 DocXChain 或 DeepDoctection 先进行OCR和版面解析，尤其是印章、签名这些非文本元素，可以通过版面分析检测出来标记为图像区域，避免误识别。解析完成后，建议对合同文本运行一遍专业术语校正（可通过预先定义的法律术语表），确保例如“乙方”“丙方”等关键项没有被OCR搞错。在向量索引时，可按合同的章/条为基本单元存储嵌入，既保持上下文，又方便定位。

 

2. 科研论文及报告的解析

场景特点

学术论文、研究报告通常版面复杂，包括标题、作者、摘要、多级小节、双栏正文、表格、图表及参考文献等部分。PDF 是主要格式，其中很多是由 LaTeX 等排版生成，有大量数学公式、引用标号。解析难点在于双栏文本正确阅读顺序、公式的提取以及参考文献等附加部分的处理。

解析建议

面对论文这种复杂版面，DeepDoctection 或 Layout-Parser 等布局分析工具应当作为首选，用来获取每个文本块的坐标，从而拼接出正确的阅读顺序（例如先读左栏再读右栏）。DocXChain 和 Docling 在这方面也表现优异，DocXChain 提供了版面分析模块可检测列块；Docling 则有专门的 DocLayNet 模型确保读取顺序准确。对于论文中的公式，如果需要将公式内容也纳入知识库，Docling 是少数支持公式识别的开源方案——它能提取 LaTeX 形式的公式字符串，这对于计算类论文问答很有意义（例如用户问“公式(5)表示什么”）。若所用工具不支持公式提取，实际中也可退而求其次：将公式渲染为图片存储，并在元数据中标记，避免文本嵌入时的噪音。至于参考文献和页眉页脚等杂项，建议在解析后进行过滤清理：比如可以检测段落中是否包含年份和页码模式，将明显是参考文献的部分标记出来在向量库中降低其权重，或索性不予索引。通过以上策略，构建一个科研文献的 RAG 系统时，就能更关注正文内容本身，提升问答专业度。

 

3. 扫描 PDF 文档的解析

场景特点

许多传统行业仍有大量扫描版PDF（比如历史档案、手写表单扫描件）。这类文档的文字是以图像形式存在，需要经过 OCR 才能提取，而且由于扫描质量问题，可能存在倾斜、阴影、分辨率低等挑战。

解析建议

对于扫描 PDF，强烈推荐使用带OCR能力且擅长处理噪声的工具，例如 DocXChain 或 DeepDoctection。这两者都集成了深度学习的文字检测与识别模型，能自动处理页面旋转校正（DeepDoctection 提供了图像纠偏功能）并提升识别准确率。同时可以利用其版面分析，过滤掉像水印、装饰线条等非文本元素。弱OCR方案在扫描件上可能出现大量错误字符和遗漏，因此不要依赖诸如 PyPDF2 这样对扫描件无能为力的工具（它们只能读取PDF的文本层，对纯图像PDF会返回空）。

如果出于部署简易性的考虑只能用 Tesseract OCR，那么建议配合一些预处理脚本：例如先用 OpenCV 对扫描件进行二值化、降噪和倾斜矫正，再送入 Tesseract，提高基础识别率。对于手写体，开源解决方案较为有限，可考虑训练 PaddleOCR 的手写模型或调用第三方API。解析完成后，还应进行人工抽查：随机抽取部分文档的若干段落，将解析文本与原图对比，确保关键信息无误。如果发现系统性错误，例如某字体识别不准，可以有针对性地调整——比如替换/微调模型或增加特定后处理规则。

 

总结

文档解析与结构提取是打造高质量 RAG 系统的奠基石，是整个知识链路中不可忽视的一环。通过合理选型并优化使用上述开源工具，开发者可以将杂乱多样的文档源转换为高质量的知识库内容。在实际项目中，没有万能的工具，只有合适的组合：既要发挥像 DocXChain、DeepDoctection 这类深度学习方案的威力，解决复杂场景下的精确解析；也要善用 Unstructured、Docling 等工程友好型库，快速整合多种数据源并保持良好的结构。