RAG效果优化:高质量文档解析详解

简介: 本文介绍了如何通过高质量的文档解析提升RAG系统整体的效果。

1. 背景

尽管通用大语言模型(LLM)在知识问答方面取得了非常大的进展,但是对于专业领域依然无能为力,因为专业领域的数据不会对外公开,通用LLM没有学习过,自然不会回答。一种思路是将这些专业数据喂给LLM进行微调,但是对技术和成本要求往往太高,而RAG系统则是解决专业领域问答的另一种思路,在用户原始问题之后加上与之相关的私域数据一起提问,由通用LLM进行分析和总结。通过检索增强的方式为LLM提供更加精准的信息,从而提升最终回答效果,如下图所示:

image.png

知识数据库是RAG系统的核心组件,需要离线将各类私域文档转换成计算机可检索的数据。实际场景中,大部分专业文档都是以pdf、doc等非结构化数据进行存储,它们有标题、段落、表格、图片等元素,易于人类阅读,却不适合计算机进行检索和处理。文档解析是将这些非结构化文档转换为半结构化的文档(如markdown、html),由系统后续进行切片、向量化处理,最终形成可检索的结构化数据。因此,文档解析是RAG系统的第一步,所谓better input better output,高质量的解析结果自然会提升RAG系统整体的效果。

2. Word与Pdf对比

Pdf和Word(MS Office 2007之前为doc,之后为docx)是两种最常见的文档格式,但是二者有本质区别:

  • Word倾向于编辑。Docx格式遵循Office Open XML标准,底层通过xml保存数据,有标题、段落、表格等概念,但是不含页面和位置的概念,文档各个元素最终展现的位置由实际的渲染引擎决定(同一份文档不同软件打开后显示结果可能不同)。解析docx文件只需要按照标准读取底层的xml文件即可。doc格式在2008年才对外开放(此时已被docx替代),能够解析的开源工具很少,通常是转换为docx文件后进行解析。
  • Pdf倾向于阅读和打印。文档存储了一系列绘制字符、线条等基本元素的指令,指示了阅读器或打印机在屏幕或纸张上显示符号的位置和方式。相比word,pdf有页面和位置的概念,在不同终端的展示效果一致。因为不需要编辑,pdf中没有标题、段落、表格等概念,例如标题只是大号加粗的文字,表格只是对齐排列的线条和文字。解析pdf文件除了需要提取出文字外,还需要进行额外的版面恢复、表格识别等操作。

以下是docx和pdf文件结构的示例:

<w:document>
   <w:body>
       <!-- 段落 -->
       <w:p w:rsidR="005F670F" w:rsidRDefault="005F79F5">
           <w:r>
             <!-- 文本属性 -->
             <w:rPr>
                <w:rFonts w:ascii="Arial" w:hAnsi="Arial" w:cs="Arial"/>
                <w:color w:val="000000"/>
              </w:rPr>
              <w:t>Hello world!</w:t>
            </w:r>
       </w:p>
       <!-- 页面属性 -->
       <w:sectPr w:rsidR="005F670F">
           <w:pgSz w:w="12240" w:h="15840"/>
           <w:pgMar w:top="1440" w:right="1440" w:bottom="1440" w:left="1440" w:header="720" w:footer="720"
                    w:gutter="0"/>
           <w:cols w:space="720"/>
           <w:docGrid w:linePitch="360"/>
       </w:sectPr>
   </w:body>
</w:document>
4 0 obj                 % 页面内容流
<< >>
stream                  % 流的开始
1. 0. 0. 1. 50. 700. cm % 位置在(50,700)
BT                      % 开始文本块
 /F0 36. Tf             % 在36pt选择/F0字体
 (Hello, World!) Tj     % 放置文本字符串
ET                      % 结束文本块
endstream               % 流结束
endobj

总结:

概念

标题

列表

段落

表格

图片

页面页脚

上标下标

页面

位置

字体

Word

Pdf

3. Word解析

3.1 docx格式

一个DOCX文件实际上是一个包含多个文件和文件夹的压缩包,可以用解压缩工具进行解压。最小结构如下,示例为:📎minimal.docx

.
├── [Content_Types].xml
├── _rels
│   └── .rels
└── word
    ├── document.xml
    └── _rels
        └── document.xml.rels

其中word/document.xml是DOCX文档的主要内容。参考上面的示例,以下是一些关键标签:

  1. :根元素,包含整个文档内容。
  2. :文档主体部分,包含所有段落、表格和其他内容。
  3. (Paragraph):段落元素。
  4. (Run):包含一段连续的文本,带有相同的格式。
  5. (Text):具体的文本内容。
  6. (Section Properties):节属性,定义页面设置如页边距、页码、页眉页脚等。

3.2 doc格式

doc格式本身是一个OLE(Object Linking and Embedding)复合文档,文档将数据分成很多流(Steams),存储在不同的 Storages 里,详见MS-DOC文件格式规范。其中WordDocument二进制流是文档的主要内容,必须存在。据目前所知,python环境下没有任何库能够直接读取doc文件中的内容。python olefile虽然可以打开doc文件,但也仅限于打开,无法理解(decode)WordDocument等流。因此python环境下一般通过libreoffice将doc文件转换为docx文件进行解析。同时为了避免文件加密导致转换失败,可以借助olefile及文件格式规范进行提前判断。

4. Pdf解析

4.1 开源工具

目前python开源的pdf解析工具很多,总结如下:

工具名

特点

优点

缺点

PDFMiner

专为提取PDF文本内容而设计,提供底层 PDF 解析功能,支持提取文本、图像和其他信息

强大的解析能力,支持复杂 PDF 结构,可定制能力强

API使用相对复杂,性能可能不如其他工具

PyPDF

轻量级 PDF 处理库,支持基本的读取、写入、合并、拆分、加密等功能

适用于简单的PDF处理任务;易于上手

功能相对有限,不擅长复杂的文本提取和布局分析

PyMuPDF (fitz)

提供对 PDF、XPS、EPUB 和其他文档格式的快速渲染和操作

性能优异,功能全面,API文档详细

底层为C语言实现,不易定制

PDFPlumber

基于PDFMiner,主要用于提取文本和表格,易于使用

实现了对表格数据的提取

半框表格效果差

Camelot

通过视觉方法从 PDF 中提取表格数据

表格提取效果较好

主要聚焦于表格数据提取,非表格内容处理能力有限

Papermage

基于PDFPlumber,通过深度模型进行版面分析

提供图像化支持,支持多种版面元素

仅适用于论文场景

其中Papermage对PDFPlumber进行了封装,并基于多个模型进行版面分析,功能最全,能识别标题、作者、摘要等元素,但仅限于论文场景。类似的还有ragflow-deepdoc(参考:深度解读RAGFlow的深度文档理解DeepDoc)。下面详细介绍下Papermage。

PaperMage介绍

第一步——纯文本提取

基于PDFPlumber将pdf中的文字部分提取出来,得到words集合,并基于words位置关系检测文本行(lines)。

第二步——视觉标注

将pdf按页光栅化成位图,通过目标检测技术识别位图中的元素,得到blocks,每个block包括了边界框(bounding box,bbox)和标签(如图片、表格等)信息。光栅化操作使用了pdf2image库(底层是poppler),目标检测模型用的是efficientdet系列模型:layoutparser/efficientdet · Hugging Face

可视化结果如下:

image.png

可以发现,bbox是一个大致区域,主要目的是通过位置关系将words划分到不同label的blocks中,即第三步中的block_idslabels

第三步——字符级标注

字符标注模型使用了I-VILA系列模型(allenai/ivila-block-layoutlm-finetuned-s2vl-v2),将前两步的结果作为输入,输入格式如下:

{
  "words": ["word1", "word2", ...],
  "block_ids": [0, 0, 0, 1 ...],
  "line_ids": [0, 1, 1, 2 ...],
  "labels": [0, 0, 0, 1 ...],
}

预测出的标签有:

{
  "0": "Title",
  "1": "Author",
  "2": "Abstract",
  "3": "Keywords",
  "4": "Section",
  "5": "Paragraph",
  "6": "List",
  "7": "Bibliography",
  "8": "Equation",
  "9": "Algorithm",
  "10": "Figure",
  "11": "Table",
  "12": "Caption",
  "13": "Header",
  "14": "Footer",
  "15": "Footnote"
}

模型对于每个word都会预测出一个标签,相同标签的word聚合成一个实体(如titlesauthors等),而实体的外接框为实体中所有word的外接框。

可视化结果如下(不同颜色表示不同实体,如红色表示标题,橙色表示作者,绿色表示段落,黑色表示脚注等):

image.png

可以发现如果某个区域未提取到任何word,则该区域就不会被标注,因此上图中图片未识别到(目标检测模型虽然检测到,但标签识别错误)。

4.2 总结:

目前开源工具可以分为两类。

(1)基于规则的方式,优势:适用性广泛、速度快。劣势:效果一般,识别的版面元素有限,且识别效果较差;

(2)基于模型的方式,优势:能够识别更多更上层的版面元素,有利于后续切片。劣势:速度慢,依赖GPU资源,适用的场景有限,识别过程黑盒(比如难以纠正上图中图片未识别的错误)。

4.3 关键问题

版面元素恢复

前面提到,pdf相比word缺少了很多版面元素的概念,如果仅提取文本则会丢失很多信息(如语义段落信息,文字大小,位置信息等),不利于后续的文档切片。版面恢复主要包括识别标题、段落、上下标、页眉页脚等。

表格结构识别

表格分为两种,一种是全框表格,另一种是半框表格(如论文中常见的三线表)。准确识别表格的前提是准确定位到表格区域,然后识别出表格结构,最后提取出每个单元格对应的文本。

阅读顺序还原

通过版式恢复后,能够输出版面元素的bounding box,如何准确的还原出符合人类阅读顺序的文档内容也是尤为重要。常见技术路径有:基于规则的方法(xy-cut等)、基于深度学习的方法(Layoutreader等)。

5. 阿里云搜索文档内容解析

5.1 整体架构

image.png

图中左侧和中间为doc/docx文件解析,右侧为pdf文件解析。对于pdf解析,我们采用了基于规则的方式,相比基于模型的方式,主要有以下考虑:

  1. 我们定位为通用场景,文档版面丰富多样,页数可能达到千页,模型性能泛化性达不到要求;
  2. GPU资源瓶颈,会限制服务最大吞吐量,而基于规则的方式只依赖CPU资源,可以无限扩缩;
  3. 模型效果黑盒化,badcase难以纠正。

所有格式最终输出为markdown格式,支持的版面元素:

  • 多级标题
  • 自然段划分
  • 图片(标量、矢量)
  • 表格(全框、半框)
  • 上标、下标(支持嵌套)
  • 页眉、页脚

pdf格式另外还支持:

  • 阅读顺序还原
  • 图片OCR(支持影印版)
  • PPT类型优化

6. 效果示例

原文

6.1 版面元素恢复

image.png

段落划分及阅读顺序,页脚识别

image.png

标题、段落、上下标、图片等元素识别


6.2 表格结构识别


image.png

原文

image.png

markdown

6.3 速度及准确率

测试集:53篇论文

解析速度:

平均每篇耗时

8.4s

平均每页耗时

0.5s

其中表格识别准确率(人工评测):

总共

正确率

识别率(包括解析错误)

错误率

135

90%

94%

6%

7. 服务体验

RAG文档解析能力已在阿里云搜索开发工作台发布,搜索开发工作台围绕智能搜索及RAG场景,提供优质的组件化服务以及灵活的调用机制,内置文档解析、文档切片、文本向量、召回、排序及大模型等服务,可实现一站式灵活的AI搜索业务开发。

目前新用户可免费开通搜索开发工作台,获赠100次服务免费调用额度。


免费开通

文档解析API

查看及体验搜索开发工作台更多服务


参考

  1. 链接1
  2. 链接2
  3. 链接3
  4. 链接4
  5. 链接5
  6. 链接6
  7. 链接7
  8. 链接8
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