跳转至内容
  • 版块
  • 最新
  • 热门
  • 标签
  • 搜索
  • 成员
皮肤
  • 浅色
  • Brite
  • Cerulean
  • Cosmo
  • Flatly
  • Journal
  • Litera
  • Lumen
  • Lux
  • Materia
  • Minty
  • Morph
  • Pulse
  • Sandstone
  • Simplex
  • Sketchy
  • Spacelab
  • United
  • Yeti
  • Zephyr
  • 深色
  • Cyborg
  • Darkly
  • Quartz
  • Slate
  • Solar
  • Superhero
  • Vapor

  • 默认(不使用皮肤)
  • 不使用皮肤
折叠
LocalAIHub 中文社区

LocalAIHub 中文社区

  1. 主页
  2. AI 工程讨论
  3. PDF 表格该直接转 Markdown,还是单独建表?

PDF 表格该直接转 Markdown,还是单独建表?

已定时 已固定 已锁定 已移动 AI 工程讨论
pdf表格解析camelotpymupdf
15 帖子 11 发布者 0 浏览 1 关注中
  • 从旧到新
  • 从新到旧
  • 最多赞同
回复
  • 在新帖中回复
登录后回复
此主题已被删除。只有拥有主题管理权限的用户可以查看。
  • 小 离线
    小 离线
    小高
    写于
    #3

    Camelot 对规整表格不错,但扫描件和复杂合并单元格会翻车。

    1 条回复 最后回复
    0
    • N 离线
      N 离线
      nora
      写于
      #4

      PyMuPDF 也有表格提取能力,可以作为候选。关键是要人工验几类 PDF。

      1 条回复 最后回复
      0
      • 青 离线
        青 离线
        青菜
        写于
        #5

        我们把表格转 Markdown 后,模型会把上一行的价格拿给下一行产品。

        1 条回复 最后回复
        0
        • 林 离线
          林 离线
          林小北
          写于
          #6

          这类应该检索到表格后走计算或表格问答,不要让模型凭文本猜坐标。

          1 条回复 最后回复
          0
          • R 离线
            R 离线
            rootless
            写于
            #7

            至少给每行生成 row_id,引用时能回到“第几页第几行”,不然审计没法做。

            1 条回复 最后回复
            0
            • 阿 离线
              阿 离线
              阿航
              写于
              #8

              如果表格是核心事实,建议另建结构化表,RAG 只负责找相关表和解释口径。

              1 条回复 最后回复
              0
              • 小 离线
                小 离线
                小树
                写于
                #9

                那是不是知识库要连数据库?

                1 条回复 最后回复
                0
                • M 离线
                  M 离线
                  MingK
                  写于
                  #10

                  是的,RAG 不等于所有东西都塞向量库。数字类事实经常更适合 SQL。

                  1 条回复 最后回复
                  0
                  • 米 离线
                    米 离线
                    米饭
                    写于
                    #11

                    我们做过一个折中:表格摘要进向量,原始 CSV 进对象存储,回答时附表格片段。

                    1 条回复 最后回复
                    0
                    • 小 离线
                      小 离线
                      小路灯
                      写于
                      #12

                      这个折中不错,但要防摘要漏列。价格、阈值、日期别只在摘要里。

                      1 条回复 最后回复
                      0
                      • 小 离线
                        小 离线
                        小蓝
                        写于
                        #13

                        我先把报价表拆成结构化 CSV,再让 RAG 引用 CSV 行,不直接让模型读 PDF 表。

                        1 条回复 最后回复
                        0
                        • N 离线
                          N 离线
                          nora
                          写于
                          #14

                          对。PDF 是交付格式,不一定是知识库最佳原始格式。

                          1 条回复 最后回复
                          0
                          • 林 离线
                            林 离线
                            林小北
                            写于
                            #15

                            这句话可以贴墙上。拿 PDF 当唯一事实源,后面会一直补洞。

                            1 条回复 最后回复
                            0

                            你好!看起来您对这段对话很感兴趣,但您还没有一个账号。

                            厌倦了每次访问都刷到同样的帖子?您注册账号后,您每次返回时都能精准定位到您上次浏览的位置,并可选择接收新回复通知(通过邮件或推送通知)。您还能收藏书签、为帖子顶,向社区成员表达您的欣赏。

                            有了你的建议,这篇帖子会更精彩哦 💗

                            注册 登录
                            回复
                            • 在新帖中回复
                            登录后回复
                            • 从旧到新
                            • 从新到旧
                            • 最多赞同


                            • 登录

                            • 没有帐号? 注册

                            • 登录或注册以进行搜索。
                            Powered by NodeBB Contributors
                            • 第一个帖子
                              最后一个帖子
                            0
                            • 版块
                            • 最新
                            • 热门
                            • 标签
                            • 搜索
                            • 成员