过去四年时间，都在处理结构化数据的存储优化相关的工作。最近一段时间在做RAG相关的工作。非结构数据的存储与检索，接触的也越来越多。这篇文章聊聊最近一段时间关于文档理解方面的一些心得。
文档理解
文档理解旨在从非结构化文档中提取信息并将其转化为结构化数据。虽然计算机视觉和自然语言处理（NLP）是文档理解的重要组成部分，但它是一个独特的领域，需要两者的结合。
文档理解的重要性
我喜欢用一句经常说的话来概括：“进来的是垃圾，出去的也是垃圾” 。所以如何处理好非结构化的数据，就异常的重要。解析的好，处理的干净，才能给后边的过程省事。
文档解析需要的技术能力
NLP 、计算机视觉、多模态、一定的工程能力
通常使用计算机视觉方面的技术，来解决非结构话文件的版面分析工作，以获取页面的不同的元素包括但不限于标题，表格，图片，段落。以及位置信息。 通常我们拿到的文件可能是扫描件，这当前只有计算机视觉一种解决方法，就是使用OCR进行文字提取。
我们通常还想要从非结构化的文件中，提取超过文件本身的信息。例如抽取关键词，抽取事件，摘要，关系等等。
多模态始终是无法绕过的一个问题。当然，当前多模态可能需求量还不是那么大。我们通常也希望能识别图片中所描述的事情。这一般可以通过image2text来解决。入门级别的东西，可以在huggingface上去看看。https://huggingface.co/models?pipeline_tag=image-to-text&sort=trending
文档理解的挑战
在我日常工作中，感受到的文档理解，最困难的是文档解析。因为我们只能对已经看到的文件进行处理。测试很难覆盖到全部的文件。
文件类型太多了，txt、doc、excel、pdf、html、markdown、ppt等等。太多太多了。鬼知道究竟会有多少种文件类型。即使对于同一种文件类型，也会有非常多不同的文件。例如PDF文件，可能是论文，可能是简历，可能是法律文件，可能是财务报表。又例如excel文件，有的是类似于数据库数据的，有的是财务报表的，还有奇奇怪怪的，例如单个sheet里边存了多个表格。形式不一的表格再加上单元格合并问题，会非常麻烦。
现有的解决方案，以及最新的解决方案
这里分享一个很有意思的感受。国内老板特别喜欢自己搞，就算有现成的，只要不开源不免费，即使已经很廉价了，也要自己搞。这会非常浪费时间。过来的老板更注重产品形态，快速的出东西，所以选择已有的saas云服务。这也是国外环境更好的一个原因吧，在国外即使一个很小的点，可能都有小的团队已经在提提供saas服务了。
我个人的经验。在文档解析方面，三个人几个月过去了，也不会有什么好的结果。文档解析就是一个无底洞大坑。如果刚开始做，真的劝退。如果我是老板，我宁可花点小钱，去买saas服务。这块我们调研了几家，其中庖丁和阿里云的文档解析不错。
当然，如果真的下决心就要自己搞，也不是不行，只是时间问题。这里我分享一些开源的方案吧。可能有限推荐百度开源的paddlepaddle，它已经有OCR和版面分析了，效果也还不错。但是要知道只要是模型，就不太可能做到百分之百。PaddleOCR/ppstructure/recovery/README_ch.md at main · PaddlePaddle/PaddleOCR · GitHub
对于程序可以读取的文件，例如非扫描件PDF，我们是可以读取到内容的。这些需要依靠规则去解析，还蛮复杂的。后去文件的fulltext很容易，但是想要解析出来标题绝对不是一件容易的事情。想要解析出来表格也很困难。无法通过规则来定位哪里是表格，这里推荐使用计算机视觉的版面分析来定位，然后再用专门的工具去对定位后的表格进行解析。
这里还是想要分享新的玩法：现在是24年，大模型的的时代，文档解析多和大模型去结合，通常能够让事情变简单很多。当然成本会有点、不够我个人觉得这不是太大的问题。大模型的token卖的越来越便宜了。
文档解析几个重要的点
标题是非常重要的信息
文件数据的标准化转换比较重要
表格解析很重要，很多知识和消息藏在表格中，特别是财报类。
对于文档，不同粒度蕴含着不同的知识。例如句子里边可能包含的原子问题就一两个。对于段落，很有可能几个段落在描述一个件事情。
