企業部署檢索增強生成(RAG)時,結構化數據往往最先被攻克。真正的麻煩藏在PDF里——這種格式承載了全球80%以上的企業文檔,卻天生與機器學習為敵。
PDF的設計初衷是"固定版式",而非"可讀數據"。表格被拍扁成圖片,段落順序被打亂,腳注和頁眉混進正文。一個看似簡單的兩欄財報,能讓最聰明的解析器當場崩潰。
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更棘手的是PDF的多樣性。掃描件、數字生成件、混合排版、嵌套表格、旋轉頁面……每種變體都需要專門的提取策略。工程師們發現,花在PDF清洗上的時間,常常超過模型調優本身。
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當前的主流解法各有代價:OCR識別慢且貴,布局模型對復雜版式魯棒性差,端到端方案又難以調試。沒有銀彈,只有權衡。
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