第三章:PDF 文档预处理管道
3.1 高级 PDF 解析库选择与集成——PyMuPDF 与 Unstructured 的混合策略
在本地 RAG 系统中,PDF 解析是数据摄入的核心环节。纯文本 PDF 可用简单工具处理,但学术/报告类 PDF 常含多栏布局、嵌入图像、扫描页、复杂表格和公式,导致传统提取器(如 PyPDF2)产生乱码、阅读顺序错乱或信息丢失。
2025 年,PyMuPDF(最新版 1.26.x,基于 MuPDF 1.26)与Unstructured(最新版 ~0.16+)的混合策略已成为离线环境下的实用 SOTA 方案:
- PyMuPDF:速度极快(单页 ms 级)、布局保留精准、支持内置 OCR(Tesseract 集成)和图像提取,适合快速文本/图像/向量图形处理。
- Unstructured:深度学习驱动(YOLO/X-based 布局检测 + 可选 VLM),表格/图像/多模态元素识别强,输出结构化元素(Title/Table/Image 等),适合复杂文档。
- 混合优势:PyMuPDF 处理纯文本/扫描页(速度 + OCR),Unstructured 处理表格密集/多模态页(语义分割),结合后精度提升 20-40%,VRAM 占用低(CPU/GPU