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今天有网友问我扫描档的PDF文件能否做知识库，其实和普通pdf处理起来差异还是挺大的。除了传统的OCR识别,开源项目和大厂的服务方案外，在这里谈谈基于多模态模型处理扫描PDF的方案和思路。希望对各位有所启发。

传统RAG：吃书的“书呆子”

想象一下，你有一个“书呆子”朋友，它特别能“吃书”（处理文本）。你给它一堆TXT、Word文档，它能把里面的内容记得滚瓜烂熟。你问它问题，它就从“记忆”里搜索相关内容，然后“复述”给你。

这就是传统的RAG。它很强大，但有个问题：它只认“字”，不认“图”。

扫描PDF：被封印的“知识宝藏”

现在，你有一堆扫描版的PDF书籍，就像是被施了魔法、封印起来的“知识宝藏”。这些PDF本质上是图片，不是文本，“书呆子”RAG直接“啃”不动。

怎么办？我们需要“解咒”！

“解咒”三部曲：OCR、版面分析、多模态

1. OCR：给“书呆子”装上“眼睛”

OCR（光学字符识别）技术，就像给“书呆子”RAG装上了一双“眼睛”，让它能“看”到扫描PDF里的文字。

• 原理： OCR软件会分析图像中的文字形状，将其转换成计算机可以识别的文本字符。
• 工具：
• 免费的： Tesseract（老牌，但可能需要调教）
• 国产的：PaddleOCR（效果不错，对中文友好）
• 付费的： ABBYY FineReader（公认的强大，但有点小贵）
• 在线的： 各种OCR API（如Google、百度、腾讯等，方便快捷）
• 效果： OCR能把图片变成文字，但就像“近视眼”一样，有时会“看错”（识别错误）。
• 
  

2. 版面分析：让“书呆子”学会“看书”

光能“看字”还不够，还得让“书呆子”学会“看书”。扫描PDF里有标题、段落、图表、公式……，这些就像书的“骨架”和“脉络”。

版面分析，就是让RAG能理解这些“骨架”和“脉络”。

• 工具： LayoutLM, LayoutXLM, Detectron2等（这些是AI界的“建筑师”）。
• 效果： RAG能知道哪里是标题，哪里是正文，哪里是表格，哪里是图片，就像“读懂”了书的结构。
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3. 多模态模型：给“书呆子”注入“灵魂”

现在，我们要请出“终极大招”——多模态模型！

如果说OCR和版面分析是给“书呆子”装上了“眼睛”和“大脑”，那么多模态模型就是给它注入了“灵魂”。

• 代表：
• Google的Gemini系列（如Gemini 2.0 Pro）： 像“全能学霸”，能看图、能读文、能理解、能生成。
• OpenAI的GPT-4V： 也是“学霸”，能力和Gemini差不多。
• 国产的Qwen-VL： 阿里巴巴出品，中文能力更强。
• 原理： 这些模型经过海量数据训练，不仅能识别文字，还能理解图像、布局、结构等，甚至能进行推理、生成。
• 用法： 你只需要把扫描的PDF页面（图片）丢给它，然后用“Prompt”（提示语）告诉它你想干什么，它就能“一站式”完成所有任务。
• 
  

举个例子：

你给Gemini一张扫描的书页，然后告诉它（Prompt）：

“请提取这张图片里的所有文字，识别出标题、段落、表格，并把表格转换成Markdown格式。”

Gemini就能“嗖”地一下完成任务，把结果输出给你。

多模态模型的Prompt就像是“咒语”，你得念对了，它才能发挥出最大的威力！

RAG的“进化之路”：从“书呆子”到“全能学霸”

通过OCR、版面分析、多模态模型，我们成功地“解救”了扫描PDF中的知识。但这只是第一步，我们还需要将这些知识“喂”给RAG，让它真正变成“最强大脑”。

流程：

1. PDF拆页： 把PDF拆成一页一页的图片。
2. 多模态处理： 用多模态模型（如Gemini）处理每一页图片，提取文本和结构化信息。

import google.generativeai as genai
import PIL.Image
# 其他导入

genai.configure(api_key="YOUR_API_KEY")  # 替换为您的API密钥
model = genai.GenerativeModel('gemini-1.5-pro-002')  # 或其他Gemini模型

def process_page_with_gemini(image_path: str) -> dict:
    """使用Gemini处理单页图像，返回结构化数据。"""
    image = PIL.Image.open(image_path)
    prompt = """..."""  # 使用之前提供的Prompt
    response = model.generate_content([prompt, image], stream=True) #流式输出
    response.resolve()
    # 解析response.text，提取结构化信息（如JSON）
    # ...
    return structured_data

# 示例：
image_folder = "path/to/your/pdf_images"  # 替换为您的图像文件夹
 for image_file in glob.glob(os.path.join(image_folder, "*.png")):
    structured_data = process_page_with_gemini(image_file)
    # 保存或处理 structured_data
    print (structured_data)

3. 文本嵌入： 把提取出来的文本变成“密码”（向量）。
4. 向量存储： 把“密码”和原文存进“图书馆”（向量数据库）。
5. 提问： 你问RAG一个问题。
6. 搜索： RAG把你的问题也变成“密码”，然后在“图书馆”里找到最相似的“密码”和原文。
7. 生成答案： RAG根据找到的原文，结合自己的“理解”，生成一个通顺、准确的答案。

总结：RAG的“无限可能”

通过多模态RAG技术，我们可以：

• 解放双手： 不再需要手动输入、整理扫描文档。
• 挖掘价值： 从海量扫描文档中提取知识，发现新洞见。
• 构建更强大的AI应用： 问答、搜索、摘要、翻译、内容生成……

RAG技术还在不断进化，未来它会变得更智能、更强大、更易用。让我们一起期待RAG的“无限可能”吧！

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