如何使用AI从文档中准确提取所有内容

如何使用AI从文档中准确提取所有内容

作者：AI拉呱（Errol Yan）
定位：AI领域深度内容与实战方法分享

TL;DR

文档解析器在处理现实文档中常见的复杂布局时面临困难，例如具有合并单元格的表格、跨页符号和错位的文本。此外，大量信息存在于图表或图形中，需要准确提取。本文将带您深入了解一个解析器，它能从文档中准确提取所有多模态数据并保留精确的布局。它演示了如何使用它作为支持多个模型提供商的可重用Python包。

从文档中准确提取内容对于AI应用至关重要。例如，在处理用AI生成销售草稿的采购订单时，AI代理或LLM首先需要准确理解采购订单内容及其确切布局。

错位的表格标题会导致LLM读取错误的数量，从而导致价格计算错误。类似地，由于跨页表格中断导致的遗漏行项可能会导致LLM完全跳过某个产品。

许多现实客户文档（如采购订单或物料清单）包含混乱的表格。例如，以下是采购订单的2页（内容已更改以保护隐私，但保留了原始布局）。

表格标题和行数据之间有文本。当然，这不是添加此文本的正确位置。它可能已被添加到表格之前或之后的某个其他位置。但从客户文档中期望此类结构非常普遍。此文本在同一表格的其他位置也会不必要地重复。

该表格跨越多页，行数据部分地跨页写入。例如，第一页包含第三项（030）的部分数据，后跟表格页脚，以及下一页的页眉和标题（重复）。

专门的解析器（如PyMuPDF、PyM