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目前的Fastgpt,Dify(或者其他同类产品),目前知识库召回的本质上还是分片块的文本,召回的还是文本信息。不过,我们可以进行一些预处理,提升其召回精度的同时,使其也能同时召回图片与公式表格等内容。
01
原理以及实现
pip install --upgrade pdfdeal
原理其实也很简单,对于原本的文档(假设是PDF格式),将其通过转换工具将其转换为Markdown,再对MD文件进行一系列的预处理。整体而言分为三步:
转换文档,这一步中转换源文档中公式和整体结构,如果使用的工具足够强大,表格以及纯图片也应当被保留转换。
拆分段落,这一步将文本按照段落拆分开。对比普遍使用的滑动窗口拆分方式,其能显著加强分块内文本的相关度。
转换图片,这一步将不需要进行OCR的图片(例如示意图),上传至云储存(例如阿里OSS,S3,云耀R2),并以Markdown的形式的URL图片替换原有的位置。
题外话:上面说的纯图片是什么
例如下图中蓝色方框部分是表格,应当进行表格识别(此处被识别为HTML格式的表格),而红色方框部分则是展示的原理图,其不应当被进行OCR,而是应当保留下来。目前主流的转换工具应当都有能力保留。
⚠️注意
从此处开始,默认你已经安装了最新版的pdfdeal包,并且你需要处理的PDF文件放置在./Files文件夹中。
02
转换文档:PDF转Markdown
Doc2X地址:https://doc2x.noedgeai.com/?inviteCode=4AREZ6
如果你想用其他方法,其他转换工具你可以参见我上一篇文章:将PD知识图谱化:graphrag+Doc2X+DeepSeek
from pdfdeal import Doc2X
from pdfdeal.file_tools import get_files, unzips
Client = Doc2X()
out_type ="md"
file_list, rename_list = get_files(path="./Files", mode="pdf", out=out_type)
success, failed, flag = Client.pdf2file(
pdf_file=file_list,
output_path="./Output",
output_names=rename_list,
output_format=out_type,
)
print(success, failed, flag)
zips = []
forfilein success:
iffile.endswith(".zip"):
zips.append(file)
success, failed, flag = unzips(zip_paths=zips)
print(success, failed, flag)
你应当得到类似的输出:
['./Output/2408.07888v1.zip', './Output/1706.03762v7.zip'] [{'error': '', 'path': ''}, {'error': '', 'path': ''}] False['./Output/2408.07888v1', './Output/1706.03762v7'] ['', ''] False
03
拆分段落
大多数RAG应用都会提供自定义段落的功能,我们可以手动添加分隔符使其按照文章的段落进行分段,毕竟一般而言其都是滑动窗口分段(当然也有一些例外,后面会提到)。
直接使用pdfdeal内置的方法,详细请自行参照文档说明。此处我直接使用替换源文件的模式。
# 上接step1中的代码from pdfdeal.file_tools import auto_split_mds succese, failed, flag = auto_split_mds(mdpath="./Output", out_type="replace")print(succese, failed, flag)
你应当得到类似的输出:
MD SPLIT: 2/2 files are successfully splited.Note the split string is :=+=+=+=+=+=+=+=+=['./1/1706.03762v7.md', './1/2408.07888v1.md'] [{'error': '', 'file': ''}, {'error': '', 'file': ''}] False
此时再查看MD文档,可以看到其在各个分段直接已经添加上了分隔符了:
04
转换图片为URL
到目前为止,图片的形式都还是以本地路径呈现的,其样式形如:
![123.jpg](images/123.jpg)
显而易见地,大部分RAG应用并不能显示这些图片,不过我们可以将其上传到云端储存服务从而使其能被召回。同样pdfdeal中也有相应的内置方法(最近才加的功能)。
目前pdfdeal中内置有阿里OSS,Cloudflare R2(其实就是S3协议)的上传方法,当然你也可以使用自定义的上传方程。
此处选择使用阿里OSS,网上一堆开通的教程,首先自行进行开通。其中以下是需要注意的一些权限问题:
记得选择公网可访问…不然没法用:
记得给予密匙OSS的读写权限:
随后转换为URL。注意,以下我默认环境变量中已经有密匙等等变量了,由于选用的是阿里OSS,额外再安装其需要上传的包:
pip install -U oss2
# 上接Step2中的代码
from pdfdeal.FileTools.Img.Ali_OSS import Ali_OSS
from pdfdeal.file_tools import mds_replace_imgs
import os
ossupload = Ali_OSS(
OSS_ACCESS_KEY_ID=os.environ.get("OSS_ACCESS_KEY_ID"),
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=os.environ.get("OSS_ACCESS_KEY_SECRET"),
Endpoint=os.environ.get("Endpoint"),
Bucket=os.environ.get("Bucket"),
)
succese, failed, flag = mds_replace_imgs(
path="Output",
replace=ossupload,
threads=5,
)
print(succese, failed, flag)
随后再查看MD文档,现在图片已经被替换为URL啦,其在大部分的RAG应用中召回时也能直接显示了:
05
完整程序
如果你想修改程序,你可以在此处找到库的在线文档:
https://menghuan1918.github.io/pdfdeal-docs/zh/guide/
from pdfdeal import Doc2X
from pdfdeal.file_tools import get_files, unzips, auto_split_mds, mds_replace_imgs
from pdfdeal.FileTools.Img.Ali_OSS import Ali_OSS
import os
Client = Doc2X()
out_type ="md"
file_list, rename_list = get_files(path="./Files", mode="pdf", out=out_type)
success, failed, flag = Client.pdf2file(
pdf_file=file_list,
output_path="./Output",
output_names=rename_list,
output_format=out_type,
)
print(success, failed, flag)
zips = []
forfilein success:
iffile.endswith(".zip"):
zips.append(file)
success, failed, flag = unzips(zip_paths=zips)
print(success, failed, flag)
succese, failed, flag = auto_split_mds(mdpath="./Output", out_type="replace")
print(succese, failed, flag)
ossupload = Ali_OSS(
OSS_ACCESS_KEY_ID=os.environ.get("OSS_ACCESS_KEY_ID"),
OSS_ACCESS_KEY_SECRET=os.environ.get("OSS_ACCESS_KEY_SECRET"),
Endpoint=os.environ.get("Endpoint"),
Bucket=os.environ.get("Bucket"),
)
succese, failed, flag = mds_replace_imgs(
path="Output",
replace=ossupload,
threads=5,
)
print(succese, failed, flag)
06
接入RAG应用-FastGPT
首先按照正常的知识库导入流程,将上面得到的最后的Markdown文档导入,随后在第二步数据处理的时候选择自定义处理规则,填入分隔符:
可以看到其数据中是严格按照段落分段的:
以下是一个召回的效果演示:
06
接入RAG应用-Dify
⚠️注意
截止编写时的版本0.7.1,Dify对Markdown文件处理依然存在Bug,无论使用什么设置,其都会自动删除文件中的所有网址以及HTML标签。
请务必将md格式改为txt格式后上传!
你可以访问以下的issue链接查看详细:
https://github.com/langgenius/dify/issues/7228
首先将所有文件的md格式改为txt格式。
随后按照正常的知识库导入流程,随后将上面得到的最后的txt文档导入,随后在第二步数据处理的时候选择自定义处理规则,填入分段标识符:
可以看到其数据中是严格按照段落分段的:
以下是一个召回的效果演示:
07
召回效果演示
虽然其实,这俩能召回,是Doc2X的格式转换的功劳…..实际上和pdfdeal的文件预处理关系不是特别大?
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