1.模型的上下文窗口（Context Window）限制；
有些pdf太大，OCR转换为文本后，输入模型，模型不能识别全部页的pdf
（1）. 文本分段处理 (Chunking)
这是最稳妥的办法。将 OCR 识别出的长文本切分为较小的片段，逐个输入模型，最后再进行汇总。
操作建议： 将文本按章节、页码或固定字符数（如每 5000 字一段）进行切割。
进阶技巧： 采用重叠分段法。在切分时，让后一段的开头包含前一段末尾的 100-200 字，这样可以保持上下文的连贯性，防止模型丢失段落衔接处的信息。
（2）. 采用 RAG 架构 (检索增强生成)
如果你不需要模型一次性读完，而是想针对 PDF 内容进行问答，RAG 是最佳方案。
工作流程：
将 PDF 文本切块并转化为向量（Embedding）存入数据库。
当你提问时，系统先从数据库中检索出与问题最相关的几个文本块。
仅将这些相关的“片段”输入模型进行回答。
工具推荐： 可以使用 ChatPDF、Dify 或本地部署的 AnythingLLM。
（3）. 优化 OCR 输出质量
有时模型不识别是因为 OCR 产生的乱码或格式错误干扰了理解。
精简冗余： OCR 往往会带入页眉、页脚、页码等重复信息。在输入模型前，利用 Python 脚本或正则表达简单清洗掉这些噪声，能节省大量 Token。
Markdown 格式： 尝试让 OCR 工具输出为 Markdown 格式。模型对带有层级结构（标题、列表、表格）的 Markdown 识别能力远强于纯文本。
（4）. 选择超长上下文模型
如果必须一次性处理全文本，请确保你使用的模型版本支持足够的上下文。
2.精简长pdf输入的尝试
pdf超过10页，或者有大量文本内容的pdf，不能OCR提取文本后直接扔给LLM模型。
marker-pdf有行后处理
"line_merge": "marker.processors.line_merge.LineMergeProcessor"
会合并现实生活中文本为一段，而对于机器来说是有多个/n的文本。
于是直接删除有较长行的文本：
def keep_only_metadata_blocks(full_text: str) -> str:lines = full_text.splitlines()info_lines = [l for l in linesif 5 <= len(l) <= 300 and not l.startswith('#') and not l.startswith('*')]return "\n".join(info_lines) + "\n"