通过增强PDF结构识别，革新检索增强生成技术(RAG)_通过增强 pdf 结构识别,革新检索增强生成技术(rag)

写在前面：我们已在 arXiv 上发布了本篇文章的英文版本，如需阅读英文版，请点击此处的「阅读原文」跳转阅读。

/ 摘要 /

尽管大语言模型（LLM）在自然语言生成方面取得了巨大的进展，但对于专业知识问答领域来说，结合检索增强生成技术（RAG）可以更好地利用领域专家知识、提供解释性的优势，提高问答准确率。

目前，主流的基础模型公司已经开放了嵌入向量（Embedding）和聊天 API 接口，LangChain 等框架也已经集成了 RAG 流程，似乎 RAG 中的关键模型和步骤都已经得到解决。这就引出一个问题：目前专业知识的问答系统是否已经趋于完善？

本文指出当前的主要方法都是以获取高质量文本语料为前提的。然而，因为大部分的专业文档都是以 PDF 格式存储，低精度的 PDF 解析会显著影响专业知识问答的效果。

我们对来自真实场景的专业文档，其中的数百个问题进行了实证 RAG 实验。结果显示，配备了全景和精准 PDF 解析器的 RAG 系统的 ChatDOC（海外官网：chatdoc.com）可以检索到更准确和完整的文本段，因此能够给出更好的回答。

实验证明，ChatDOC 在近 47%的问题上表现优于 Baseline 模型，在 38%的问题上与 Baseline 模型表现持平，仅在 15%的问题上表现落后于 Baseline 模型。这表明，我们可以通过增强 PDF 结构识别来革新检索增强生成技术（RAG）。

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引言

大语言模型的训练数据主要来源于公开互联网资源，包括网页、书籍、新闻和对话文本。这意味着大语言模型主要依赖互联网资源作为它们的训练数据，这些资源量级大、种类繁多且易于访问，支持大语言模型扩展其性能。

然而，在垂直领域应用中，专业任务需要大语言模型利用领域知识（Domain knowledge）。遗憾的是，这些知识是私有数据，并不属于它们预训练数据中的一部分。

为大语言模型配备领域知识的一种流行方法是检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，以下简称 RAG）。

RAG 框架回答一个问题需要四个步骤：用户提出问询；系统从私有知识库中检索相关内容；将相关内容与用户查询合并为上下文；最后请求大语言模型生成答案。

图 1 通过一个简单示例说明了这个过程。该过程反映了遇到问题时的典型认知过程，包括查阅相关参考资料，然后推导出答案。在这个框架中，关键部分是要准确地检索相关信息，这对 RAG 模型的效力至关重要。

图 1 检索增强生成(RAG)的工作流

然而，检索 PDF 文档的过程充满挑战，经常会出现文本提取的不准确和 PDF 文档内表格的行列关系混乱等问题。

因此，在 RAG 之前，我们需要将大型文档转换为可检索内容。转换涉及以下几个步骤，如图 2 所示：

图 2 将 PDF 文档转换为可检索内容的过程

• 文档解析和文本切分（Document parsing & chunking）。这一步涉及到提取段落、表格和其他内容块，然后将提取的内容分块以进行后续检索。

• 嵌入向量（Embedding）生成。这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。

由于这些步骤中的每一步都可能导致信息损失，因此复合损失会显著影响 RAG 响应的效果。

本文主要讨论文档解析和文本切分质量是否会影响 RAG 系统的效果。我们将探讨与此问题相关的挑战、方法和实际案例。讨论将包括对该领域两种类型方法的考察，即基于规则（Rule-based）的方法和基于深度学习（Deep learning-based）的方法，然后通过实际案例对它们的效果进行实证评估。

2

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PDF 解析和分块

2.1   

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难点和解决方法

对于人类来说，浏览任何文档页面的认知过程都是相似的。当我们阅读一个页面时，我们的视网膜会捕捉到字符。接着在我们的大脑中，这些字符被组织成段落、表格和图表，然后被理解或记忆。但计算机是以二进制码感知信息，所从计算机的角度看，文档可以分为两类，如图 3 所示：

图 3 计算机视角下的两种类型的文档

• 有标记文档（Tagged Documents）：例如 Microsoft Word 和 HTML 文档，它们包含像<p>和<table>这样的特殊标记，用来将文本组织成段落、单元格和表格。

• 无标记文档（Untagged Documents）：例如 PDF 文档，它存储了每个文档页面上字符、线条和其他内容元素放置位置的指令。

  PDF 文档以人类可读的方式“绘制”这些基本内容元素，但它并没有存储文档的任何结构信息，如表格或段落。因此，无标记文档仅供人类阅读，但机器无法读取。当尝试将 PDF 表格复制到 Word 中时，这一点会很明显，因为在 Word 中原表格的结构通常会完全丢失。

然而，大语言模型擅长处理序列化的文本。因此，为了使大语言模型能够有效处理无标记文档，需要一个解析器将散乱的字符组织成具有其结构的连贯文本。理想情况下，PDF 解析器应具备以下关键特征：

• 文档结构识别：能够灵活地将页面划分为不同类型的内容块，如段落、表格和图表。这确保了划分的文本块是完整和独立的语义单元。

• 在复杂文档布局中保持鲁棒性（Robustness）：即使是在文档页面布局复杂的情况下也能保证解析效果，如多列页面、无边框表格甚至合并单元格的表格。

当前，PDF 解析有两种主要类型的方法：基于规则（Rule-based）的方法和基于深度学习(Deep learning-based)的方法。

• 其中，PyPDF 是一个被普遍采用的基于规则的解析器，是 LangChain 中 PDF 解析的标准方法。

• 相反，我们的方法 ChatDOC PDF 解析器（pdflux.com）则基于深度学习模型。接下来，我们将通过介绍这两种方法并引用一些真实案例来说明两者的区别。

2.2

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基于规则的方法：PyPDF

我们先介绍基于 PyPDF 的解析和分块工作流程。

首先，PyPDF 将 PDF 文档中的字符序列化为一个没有文档结构信息的长序列。然后，PyPDF 使用一些分割规则对该序列进行分割，如 LangChain 中的“RecursiveCharacterTextSplitter”函数。具体来说，该函数根据预定义的分隔符列表分割文档，如换行符“\n”。在此初始分割之后，仅当组合块的长度不超过预定限制 N 个字符时，才会合并相邻块。

以下内容中，在没有上下文歧义的情况下，我们使用“PyPDF”来指代使用 PyPDF + RecursiveCharacterTextSplitter 进行文档解析和分块的方法。下面将分块的最大长度设置为 300 个词元（Token）。

我们通过一个案例来观察 PyPDF 的固有特征。

如图 4 所示，案例 1 的文档页面中的表格与双列文本混合布局，两者的边界难以区分。表格中间的行没有水平线，因此表格中的行很难被识别。段落既有单列布局（表下的注释），也有双列布局（页面下部的段落）。

图 4 案例一中 PyPDF 的解析和分块结果(原文档:[4])。放大查看细节。

PyPDF 的解析和分块结果如图 4 所示。在“3 分块结果可视化”部分，我们可以看到 PyPDF 正确识别了页面的单列和双列布局部分。但是 PyPDF 存在以下三个缺点：

1. PyPDF 无法识别段落和表格的边界。

它错误地将表格分割成两部分，并将第二部分与后续段落合并为一个分块。

PyPDF 似乎擅于检测段落的边界，因为它不会将一个段落分割成多个分块。但实际上它并没有解析段落的边界。在“2 分块结果”部分我们可以看到，页面中的每个可视文本行在结果中都被解析为以“\n”结尾的一行，并且段落末尾没有特殊格式。

PyPDF 能够正确地划分段落，是因为我们使用了一个特殊的分隔符“.\n”，它会将一个以句点结尾的行视为可能是段落的结束。然而，这种启发式方法（Heuristic）在许多情况下可能不成立。

2. PyPDF 无法识别表格内的结构。

在“2 分块结果”部分，在分块 1 中，表格的上半部分表示为一系列短语，其中一个单元格可能被拆分成多行（例如单元格“China commerce(1)”），一些相邻的单元格可能被排列在一行中（例如第二行中的第三到第五个单元格，”services(1) Cainiao Cloud”）。

所以，表格的结构被完全破坏。如果此分块被检索用于 RAG，大语言模型无法从中辨别到任何有意义的信息。分块 2 的情况也是类似的。此外，表格的表头只存在于分块 1 中，因此分块 2 中的表格下半部分变得没有意义。

3. PyPDF 无法识别内容的阅读顺序。

分块 5 的最后一行“Management Discussion and Analysis”实际位于页面顶部，但在结果中被解析为最后一句。这是因为 PyPDF 按照字符的存储顺序解析文档，而非它们的阅读顺序。当面对复杂布局时，这可能导致解析结果混乱。

另一个案例 2 为复杂的跨页表格，其解析结果如附录中的图 15 所示。

2.3

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基于深度学习的方法：ChatDOC PDF 解析器

接下来，我们转向基于深度学习的解析方法，以我们的 ChatDOC PDF 解析器为例。ChatDOC PDF 解析器（pdflux.com）在超过一千万份文档页面的语料库上进行了训练。按照引用[2]中的方法，它包含了一系列复杂的步骤：

1. OCR 进行文字定位和识别；

2. 物理文档对象检测；

3. 跨列和跨页调整；

4. 阅读顺序确定；

5. 表格结构识别；

6. 文档逻辑结构识别。

读者可以参考引用[2]了解这些步骤的细节。解析后，我们用段落和表格作为基本块，然后合并相邻块，直到达到词元（Token）限制以形成一个分块。

ChatDOC PDF 解析器旨在始终以 JSON 或 HTML 格式提供解析结果，即使对于有挑战性的 PDF 文档也是如此。

它将文档解析为内容块，其中每个分块指代一个表格、段落、图表或其他类型的内容元素。对于表格，它会输出每个表格单元格中的文本，并告知哪些单元格被合并成一个新的单元格。此外，对于具有分级标题的文档，它会输出文档的分层结构。

总之，解析后的结果就像一个结构清晰的 Word 文件。图 5 展示了一个扫描复印页面及其解析结果。左侧展示了文档及识别的内容块（不同内容块用不同颜色的矩形表示）。右侧展示了 JSON 或 HTML 格式的解析结果。读者可以参考引用[3]查看这个解析结果的在线演示。

图 5 ChatDOC PDF 解析器的解析结果。放大查看细节。

然后，我们查看了 ChatDOC PDF 解析器在案例 1 中的结果，如图 6 所示。它成功解决了 PyPDF 的三个缺点。

图 6 案例一中 ChatDOC 的解析和分块结果(原文档:[4])。放大查看细节。

1. 如“3 分块结果可视化”部分所示，ChatDOC PDF 解析器识别了混合布局，并正确地将整个表格设置为一个单独的分块。

对于段落，如“2 分块结果”部分中的分块 2 所示，同一段落中的文本行会被合并到一起，使其更易于理解。

2. 在“2 分块结果”部分的分块 1 中，我们可以看到表格以 Markdown 格式表示，保留了表格的内部结构。

此外，ChatDOC PDF 解析器可以识别表格内的合并单元格。由于 Markdown 格式不能表示合并单元格，我们在 Markdown 格式中将合并单元格中的全部文本放入每个原始单元格中。如图所示，在分块 1 中，文本“Year ended March 31, 2021”重复了 9 次，表示该合并单元格合并了 9 个原始单元格。

3. 此外，“Management Discussion and Analysis”和“112 Alibaba Group Holding Limited”被识别为页眉和页脚，它们被分别放置在解析结果的顶部和底部，与阅读顺序一致。

另一个案例 2 为复杂的跨页表格，其解析结果如附录中的图 16 所示。

3

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PDF 识别对 RAG 影响的实验研究

回到本文的主题，文档的解析和分块方式是否会影响 RAG 系统的回答质量？为了回答这个问题，我们进行了一个系统的实验来评估影响。

3.1

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RAG 回答质量的定量评估

3.1.1 设置

我们比较了两个 RAG 系统，如表 1 所示：

表 1 ChatDOC 和 Baseline 模型的各步骤设置

• ChatDOC：使用 ChatDOC PDF 解析器解析文档，利用结构信息进行分块。

• Baseline 模型：使用 PyPDF 解析文档，利用 RecursiveCharacterTextSplitter 函数进行分块。

除了文档解析和分块之外，其它组件如嵌入向量（Embedding）、检索和问答都是相同的。

3.1.2 数据准备

我们为实验收集了一个非常接近真实环境的数据集，它包含来自各个领域的 188 份文档。具体而言，该数据集包括 100 篇学术论文、28 份财务报告和 60 份其他类别的文档，如教科书、课件和立法材料。

然后，我们通过众包收集了 800 个手动生成的问题。经过仔细筛选后，我们删除了低质量的问题，得到了 302 个可用于评估的问题。这些问题分为两类（如表 2 所示）：

表 2 数据集中的问题被分类为提取信息类和综合分析类，采用不同的评测方法。

• 提取信息类问题（Extractive questions）是指可以直接从文档摘录回答的问题。

  由于这类问题需要特定的信息，因此通常需要精确的答案。我们发现，在使用大语言模型进行评估时，它可能无法区分答案之间微妙但重要的差异，因此我们采取人工评估。

  我们使用 0-10 的量表对结果进行评级。评估人员会同时看到两种方法检索的内容和答案，并同时对两种方法进行评级。我们给出了检索到的内容，因为通常无法在没有文档内容的情况下评估答案，并同时展示了两种方法以便详细对比，特别是在部分正确的结果上。

• 综合分析类问题（Comprehensive analysis questions）需要从多个源头和方面综合信息，并进行总结。

  由于答案冗长且需要全面理解给定的文档内容，我们发现人工评估困难且耗时。因此，我们使用 GPT-4 对答案质量进行评估，在同一请求中对两种方法的结果进行评级，从 1-10 进行打分。

  但我们只给出检索的内容，不给出答案，因为与提取信息类问题相比，综合分析类问题的答案较长（因此成本较高），并且更好的检索内容就意味着更好的答案（因为使用的大语言模型是相同的）。

  一对要比较的结果需要进行 4 次打分以避免偏差[5]，然后取其平均值。具体而言，对于同一问题的一对要进行比较的内容（A，B），我们将A和B同时输入给 GPT-4 进行两次比较和评分。我们还将颠倒它们的顺序，将B和A输入给 GPT-4 请求比较和评分，并同样重复两次。

3.1.3 结果

提取信息类问题的结果

提取信息类问题的结果如表 3 所示。在 86 个提取信息类问题中，ChatDOC 在 42 个案例中表现优于 Baseline 模型，有 36 例与 Baseline 模型表现持平，仅有 8 例表现不如 Baseline 模型。

表 3 ChatDOC 和 Baseline 模型的比较结果

评分的分布情况详见图 7。在分布表中，

表示有k个问题，其中 ChatDOC 的答案评分为i，Baseline 模型的答案评分为j。ChatDOC 得分高于 Baseline 模型（ChatDOC 胜出）的情况表示在左下角，而 Baseline 模型得分较高的情况表示在右上角。

值得注意的是，大多数有明确胜负结果的样本位于左下角部分，这表明了 ChatDOC 的优势。令人印象深刻的是，ChatDOC 在近一半的案例中获得满分（10 分），总计 40 个。

图 7 提取信息类问题的评分分数分布表

综合分析类问题的结果

综合分析类问题的结果如表 3 所示。在 216 个综合分析类问题中，ChatDOC 在 101 个案例中表现优于 Baseline 模型，有 79 例与 Baseline 模型表现持平，仅有 36 例表现不如 Baseline 模型。

如图 8，这些问题的分数分布表显示，左下角的分数集中程度更高。这表明 ChatDOC 的表现经常优于 Baseline 模型。

值得注意的是，ChatDOC 的大多数检索结果得分在 8.5 到 9.5 之间，表明其检索质量很高。

图 8 综合分析类问题的评分分数分布表

总之，ChatDOC 的表现明显优于 Baseline 模型，而这主要归功于其卓越的 PDF 解析方法。

3.2

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RAG 案例研究

为了使对比更加具体，我们列举了一些 ChatDOC 展现其优势的案例。

用户手册中的具体信3.2.1 案例 A——查询特斯拉息

案例 A 涉及特斯拉用户手册的查询，具体查询的是有关货物体积的信息。

对于这个查询，ChatDOC 和 Baseline 模型的表现分别如图 9 和图 10 所示。

这两张图展示了检索到的最相关的分块和大语言模型的答案，还展示了包含相关分块的文档页面，并高亮显示这些分块。

在这个案例中，两个模型都定位到了表格，但他们提供给大语言模型的文本不同，因此答案也不同。具体而言：

• ChatDOC 识别到表格结构，以 Markdown 格式解释文本（如“检索到的文本块”部分所示），这使语言模型更容易理解。

• Baseline 模型错误地将目标表格和上面的表格合并为一个分块，且没有表格结构。因此，分块中的文本不可被理解（如“检索到的文本块”部分所示），大语言模型只能回答“没有明确提到”。

图 9 ChatDOC 模型在特斯拉用户手册中查找信息的结果(原始文档:[6])

图 10 Baseline 模型在特斯拉用户手册中查找信息的结果(原始文档:[6])

此案例突出了 ChatDOC 解析方法的有效性，特别是在处理表格和以易于大语言模型理解的方式呈现表格方面。

3.2.2 案例 B——研究论文

案例 B 中，用户要查询的是一篇特定的研究论文。该查询要求系统识别论文中的“表格 8”，并列举它所列出的所有因变量。表格的标题和内容对于识别这些变量都是必需的。

图 11 和图 12 显示了 ChatDOC 和 Baseline 模型在该案例中的表现。

图 11 ChatDOC 模型在研究论文中定位特定表格的结果(原始文档:[7])

图 12 Baseline 模型在研究论文中定位特定表格的结果(原始文档:[7])

• ChatDOC 有效地检索了整个表格，包括其标题和内容。这种全面的检索使其能够准确地响应查询。

• Baseline 模型没有检索到真正的“表格 8”，而只检索到“表格 7”下面的文本块（因为它包含“表格 8”的文本）。

  由于 Baseline 模型的分割策略，“表格 8”的内容和同一页面上的其他内容被合并为一个大的分块。这个分块中混合了不相关的内容，与查询的相关性系数较低，因此不会出现在检索结果中。

这个案例突出了 ChatDOC 处理复杂文档结构的卓越能力，以及它在检索特定片段以获得准确响应方面的作用。

3.3

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关于局限性的讨论

虽然 ChatDOC 的表现总体很好，但在某些案例下其检索质量不如 Baseline 模型。我们观察到这些案例有两种模式。

• 排序（Ranking）和词元（Token）限制问题。如果 ChatDOC 首先检索到一个大但不相关的表格，它会耗尽上下文窗口，从而无法访问相关的信息，如图 13 的示例所示。

  这主要是因为嵌入向量模型（Embedding model）没有将相关的分块排在最上面。这可能需要通过一个更好的嵌入向量模型来解决，或者是一种更精细的处理大表格/段落的方法，比如只保留表格的相关部分给大语言模型。

图 13 ChatDOC 模型遇到排序和词元限制问题的例子

• 精细分段（Fine Segmentation）的缺点。图 14 展示的案例需要检索带标题的整个表格。然而，ChatDOC 错误地将标题识别为普通段落，因此标题和表格被存储在不同的分块中。

  这导致只检索到所需信息的一部分，即表格的标题和脚注，但没有表格中的关键内容。改进表格标题识别可以解决这些问题。

图 14 ChatDOC 模型检索相关表失败的例子(原文档:[8])

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在 ChatDOC 上的应用

我们将增强的 PDF 结构识别框架（pdflux.com）应用于 ChatDOC（海外官网：chatdoc.com）。ChatDOC 是一个 AI 文档阅读助手，可以在数秒内总结长文档、解释复杂概念和查找关键信息。

在可靠性和准确性方面，它是所有 ChatPDF 类的产品之首。

和同类型产品相比，ChatDOC 的优势主要体现在：

• 精通表格理解：只需选择任何表格或文本，即可立即深入获取其详细信息。

• 多文档对话：同时与多个文档对话，且不用担心每个文档的页数限制。

• 每个回答均可溯源至原文：所有答案都有来自原文档中的直接引用支持。

• 支持多种文档类型：可以丝滑处理扫描件、ePub、HTML 和 docx 格式文档。

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结论

一些初步实验表明，一些开源的 PDF 解析方法可能无法达到高质量 RAG 的要求。

通过上述分析，我们能够发现：当辅以可以有效提取文档中的结构化信息并将其整合为提示词（Prompt）的 PDF 解析器时，大语言模型能够作出更准确的响应。这个过程提高了提供给模型的数据质量和相关性，从而提高了模型输出的质量。

未来，我们将研究分享更多基于深度学习的文档解析方法，以便更全面地理解 RAG 质量和文档解析质量之间的关系。

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参考文献

[1] Alibaba Group Holding Limited. Fiscal year annual report 2023. https://static.alibabagroup.com/reports/fy2023/ar/ebook/en/index.html, 2023.

[2] Rongyu Cao, Hongwei Li, Ganbin Zhou, and Ping Luo. Towards document panoptic segmentation with pinpoint accuracy: Method and evaluation. In 16th International Conference on Document Analysis and Recognition, pages 3–18, 2021.

[3] https://pdflux.com/.

[4] Daisho Microline Holdings Limited. Fiscal year annual report 2022. https://www1.hkexnews.hk/listedco/listconews/sehk/2022/0626/2022062600094.pdf, 2022.

[5] Peiyi Wang, Lei Li, Liang Chen, Dawei Zhu, Binghuai Lin, Yunbo Cao, Qi Liu, Tianyu Liu, and Zhifang Sui. Large language models are not fair evaluators, 2023.

[6] Tesla Inc. Model 3 owner’s manual. https://manual-directory.com/manual/2023-tesla-model-3-owners-manual/, 2023.

[7] Flávio Cunha, Fatih Karahan, and Ilton Soares. Returns to skills and the college premium. Journal of Money, Credit and Banking, 43:39–86, 2011. https://sci-hub.hkvisa.net/https://doi.org/10.1111/j.1538-4616.2011.00410.x.

[8] Tom S. Vogl. Height, skills, and labor market outcomes in mexico. NBER Working Paper Series,2012. https://www.nber.org/system/files/working_papers/w18318/w18318.pdf.

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附录 关于 PDF 解析和分块的更多案例

如图 15 所示，案例 2 中的表格没有边框且跨越两页。

图 15 展示了 PyPDF 的结果，仔细检查发现，表格仅被表示为文本序列，使其难以解释和理解，且该表格分散在三个分块中。

这两个案例的结果表明，基于规则的方法，如 PyPDF，倾向于不加区分地拆分文档，而没有真正理解其内容结构。因此，表格经常被拆散，段落变得杂乱，从而导致原始文档的脱节和混乱。

图 15 案例二中 PyPDF 的解析和分块结果(原文档:[4])。放大查看细节。

如图 16 所示，ChatDOC PDF 解析器的解析结果明显不同。它不仅保留了文档结构，而且保留了文档内容的原始含义，有效分割了文档。

在这个案例中，跨越两页的表格被设置为一个分块，其标题位于分块的开头。因此，这个分块中的信息是完整的。如果检索这个分块用于 RAG，那么大语言模型是可以从中获得有用信息的。

图 16 案例二中 ChatDOC 的解析和分块结果(原文档:[4])。放大查看细节。

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