我们在开发RAG系统中，知识库中的数据格式可能五花八门，而且大多都是非结构化数据内容。比如知识库中的PDF文档大概率会包含表格数据，此时，我们的处理方式需要特别的注意，以确保表格信息能够被正确提取和利用。
表格解析与结构化存储：
推荐使用专门的工具或库来解析PDF中的表格内容，例如，PyMuPDF 库可以提取PDF中的表格数据，并将其转换为适合检索的格式，如：Markdown或Pandas DataFrame格式。这种方法能够有效地将表格数据结构化，便于后续的检索和生成任务。
对于复杂的表格，可以使用更高级的工具如ColPali，它结合了视觉Transformer技术，不仅提取文本信息，还能处理图像中的表格内容。
OCR技术与图像转换：
如果表格以图片形式存在，可以使用OCR（光学字符识别）技术将图片中的表格转换为文本格式。比如 PaddleOCR 是一个常用的OCR工具，能够识别并提取表格中的文字。
也可以在识别到某页内容中包含有表格时，将该页PDF转换为图片，再通过OCR技术提取表格内容，然后将其存储为结构化的数据格式。
半结构化数据处理：
在处理包含文本、表格和图片的PDF时，可以使用半结构化数据处理方法。例如：利用Unstructured 解析器可以拆分PDF文档中的文本、表格和图标，并创建多向量数据库来存储原始数据和摘要信息。
这种方法有助于保持表格的结构完整性，同时支持链式处理，提高检索效率。
文档切片与索引构建：
在构建知识库时，通常是将PDF文档切分成多个小块，以便于检索和生成。而对于包含表格的PDF，需要特别注意切分过程中表格的完整性。
另外，构建高效的索引结构是关键，可以使用如LangChain等工具来实现对PDF文档及其表格内容的高效检索。
结合多种工具和技术：
对于内容较为复杂的文档知识库，例如：招采领域的招标文件、投标文件，可能需要使用多种工具和技术组合来优化PDF表格的提取和处理。可以考虑结合NLP模型、OCR技术以及表格解析工具来提取和处理PDF中的表格信息。
如果表格数据和结构本身还比较复杂，可以考虑使用专门的表格解析框架，如：Tabula、pdfplumber 等，这些工具能够从非结构化文档中高精度地提取表格内容，具体效果还需要大家亲手尝试。
总之，在RAG系统中处理PDF文档中的数据表格时，需要根据具体需求多进行尝试，最后选择合适的工具和技术，确保表格信息能够被正确提取、存储和检索，从而提升系统的整体性能和准确性。
