RAG 检索增强生成由2局部导致：一是离线对异构的数据启动数据工程解决成常识，并存储在常识库中，二是基于用户的提问启动常识库的检索增强。如下图所示：
其中最关键的一个过程是 PDF 格局的文件如何提取成常识，上方具体剖析。
1、PDF 文件中文本数据如何提取？
能够解决文本提取的 Python 库有多个，其中较为出名的包括 pdfminer.six、PyMuPDF、PyPDF2 和pdfplumber。在这些库中，PyMuPDF 因其杰出的文本提取才干而备受推崇。特意是在解决双栏规划等复杂格局的 PDF文件时，PyMuPDF 能够最大水高山保管 PDF 的阅读顺序，这关于确保文本内容的准确性和完整性至关关键。
上方咱们将以双栏规划的 PDF 文件为例，展现经常使用 PyMuPDF 库启动文字提取的成果。
启动文本提取的代码如下所示：
打印的结果如下所示：
2、PDF 文件中表格数据如何提取？
在解决表格提取义务时，camelot 和 tabula 是两个备受推崇的库。它们各自在提取有线表和少线表（即含有较少分隔线的表格）方面展现出了良好的成果。接上去，我将区分以有线表为例，简明引见camelot库的经常使用。
camelot 是一个弱小的 Python 库，专门用于从 PDF 文件中提取表格数据。关于有线表，即表格中蕴含明白分隔线的表格，camelot体现杰出。经过指定 PDF 文件门路和表格所在的页面区域，camelot 能够准确地识别并提取出表格中的数据，比如有线表原始数据：
经常使用 camelot 提取有线表的示例代码如下：
表格数据的打印结果如下所示：
3、扫描 PDF 的文本数据如何提取？
在从扫描的 PDF 文件中提取文本时，经常使用开源的 PaddleOCR，并且用 PPStructure 做版面的剖析。咱们还是以上方的 PDF 文件为例，不过这是 PDF 文件的扫描版。
提取文本的代码如下：
获取的结果如下所示：
图中的左边是依据给出的版面剖析结果画进去的，可以看出对双栏 PDF 做了正确的解析。左边是依据识别进去的文本以及文本的坐标画进去的，可以看出基本上和左边的版面以及内容是分歧的。
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