上篇文章介绍了一种利用大模型从PDF中提取表格的方法
RAG系列第一篇文章，介绍一种利用大模型进行PDF提取表格文字信息和表格生成的方法，包括相关技术原理和代码。
并面向两个领域的常见PDF文件进行了尝试：金融领域-公司股权激励计划草案的表格提取生成，政务领域-项目招标文件中的表格提取，取得了良好的效果。
JunieChu，公众号：bytechu利用大模型从PDF中提取表格
实际效果也提到在面对复杂的表格，或者一个页面中存在多个表格的情况下，存在一定不准确性。
下面我们介绍另外一种从PDF文件中提取基于文本的表格的方法，解决以上问题。
1. 导入库
首先导入所需的库，我们利用 camelot 。
import camelotfrom typing import Listimport pandas as pd
2. 提取结构化表格
def fetch_tables(path: str, pages: List[int]):table_dfs = []for page in pages:table_list = camelot.read_pdf(path, pages=str(page))for table in table_list:table_df = table.dftable_df = (table_df.rename(columns=table_df.iloc[0]).drop(table_df.index[0]).reset_index(drop=True))table_dfs.append(table_df)return table_dfs
该函数将 path 位置的pdf文件中指定页码 pages 内的表格进行提取，以list形式返回，列表中每个元素就是一个表格的文本数据。
3. 效果展示
file_path = "files/2022.pdf"table_dfs = fetch_tables(file_path, pages=[8, 9])for table in table_dfs:df = pd.DataFrame(table)print(df)
上篇文章发出后，有位读者发来他当前待抽取表格数据的PDF文件，文件内容是金融领域公开的某上市公司2022年年报。
他表格抽取结果数据的顺序是乱的，因此无法做后一步的分析。我们先看下这两页的内容和样式：
利用新的方法我们看下表格抽取的效果。
可以看到准确识别出了每页的表格数量：<TableList n=2>，一共4个表格，每个表格抽取后的文本内容也进行的准确的还原输出。
4. 小结
新的方法能很好地适配复杂表格的文本内容抽取，并且能保留表格的结构化格式。
后续可接入大模型，单独对每个表格进行提问和查询分析。
