RAG搭建个人LLM知识库助手，很多人第一步就走错了...

基于RAG技术搭建本地知识库问答助手，已经是相当普遍的应用方案了。前一阵我在公司实践过，用我们过往积累的、对业务重要的内部知识构建知识库，开发了一个智能问答Agent，能减少团队一部分的答疑时间。

构建知识库时，我们将内部知识整理成了 MarkDown 格式。至于为什么用MarkDown 格式，我简单总结了几个原因。

首先，一个文件最终要分块Embedding，而 MarkDown 格式天然支持标题分级，便于按章节分块（chunking），保证分块语义的完整性，提高后续内容召回的准确率。

其次，知识库的内容需要让大模型理解，而大模型对 MarkDown 这种结构化的内容理解更好。这也是用 MarkDown 编写 prompt 成为主流的原因。

对我们个人来说，工作、学习中有很多场景，需要搭建个人知识库助手。比如，阅读新论文、阅读技术文档做分享等等。

在这些场景中，我们拿到的原始文档格式大都是 PDF 格式的，比如，下面的这个

我们面临的第一个问题是，如何准确地提取这些内容。

最容易想到的方案是找个 Python 库解析，如：PyPDF2。下面是我解析的结果

明显发现有三个问题，1、所有文本堆在一起没有格式， 2、文本识别不准，多个单词连在一起， 3、图片丢了

这样的内容，如果直接作为 RAG 知识库，准确率会非常差。

幸好，最近发现一个能准确提取PDF内容的工具——Doc2X

可以说是我用过的工具中最准确的了，还是上面那个PDF文档，来看下 Doc2X 识别的结果

左边是原始PDF文档，右边是 Doc2X 提取的 MarkDown 格式文档。有标题结构，内容准确，有配图，可以说两边一模一样。

这样的内容，你才敢放心地导出，去构建RAG知识库。

Doc2X 支持多种格式导出，包括 Markdown、LaTeX、HTML、Word 等。

下面是我导出的 MarkDown 格式文件。

我们平时阅读论文、技术文档，难免遇到大量的表格、数学公式，Doc2X 对这部分做了深度优化，能实现⾼精度的识别与结构化转换。

甚至如果你下载了一些来路不明的文档，比如，里面都是扫描件，根本没办法直接从PDF文件中直接复制文本，Doc2X 依然可以准确提取。

对于我们搞技术的来说，有这么好用的工具，能写程序自动调用才是正道，Doc2X 也提供了开放平台。

有了 API 就能调用接口自动提取PDF内容，然后构建知识库，开发智能体。

不想写代码也没关系，Doc2X 接⼊了 FastGPT、CherryStudio、扣⼦等平台，可以零代码创建智能体。

在扣子上使用 Doc2x 搭建文档阅读Agent，仅仅只需1步，添加 Doc2X 插件，填入开放平台创建的 API Key 即可。

当然，现在很多AI大模型产品也支持上传PDF文件进行问答。但 Doc2X 的优势在于，是专业做文档提取的，准确度更高。

并且不像其他产品上传文件后，解析的结果对我们是黑盒，Doc2X 提取后结果对我们可见，我们可以对结果做干预，生成的内容更可控。

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