关于RAG切分，已经有很多的方案了，我们也说过很多文档解析的方案，例如基于文档布局分析，将文档解析成段落、标题、图片等等block。可以以这些block作为一个单位做切分。
但随着大模型的上下文越来越大，可能不需要切的这么细，可以直接作为目录进行索引，那么问题就来了，如何进行目录生成？我们来看一个实现方案。
然后，继续回到文档解析，我们可以再看文档解析的代表模型工具池，东西越来越多，有哪些主流的，表现又如何，如何评价，都可以找到答案。
抓住根本问题，做根因，专题化，体系化，会有更多深度思考。大家一起加油。
一、RAG文档解析中的目录生成思路
先看一个方案，声称是用长文本做RAG的一个索引思路，PageIndex，将冗长的PDF文档转换为语义树形结构，类似于“目录”，优化后适用于大型语言模型(LLM)，适合用于财务报告、监管文件、学术教科书、法律或技术手册或任何超出LLM上下文限制的文档。https://pageindex.ai/introduction，https://github.com/VectifyAI/PageIndex
在PDF上运行PageIndex，命令如下：
预处理工作流为：使用页面索引处理文档以生成树形结构->将树形结构及其对应的文档ID存储在数据库表中->将每个节点的内容单独存储在另一个表中，通过节点ID和树ID进行索引。
实现的代码在：https://github.com/VectifyAI/PageIndex/blob/main/pageindex/page_index.py，代码的核心功能是处理文档（尤其是PDF文档），提取目录（Table of Contents, TOC）信息，并将其结构化为JSON格式。同时，代码还支持对目录中缺失的页码信息进行补充和校正，并对文档结构进行递归分析和处理。
1）主入口：page_index_main是程序的主入口，负责初始化日志记录器、解析PDF文档，并调用目录检测函数check_toc。
2）目录检测：check_toc检测文档中是否存在目录，并判断目录是否包含页码信息。
3）目录处理：如果目录存在且包含页码信息，调用process_toc_with_page_numbers进行处理。
如果目录存在但不包含页码信息，调用process_toc_no_page_numbers进行处理。
如果目录不存在，调用process_no_toc生成目录结构。
4）目录验证与修正：使用verify_toc验证目录的准确性。如果验证准确率不是100%，调用fix_incorrect_toc_with_retries进行修正。
5）递归处理大型节点：对目录树的每个节点递归调用process_large_node_recursively，处理大型节点。
6）最终输出：返回结构化的目录信息，例如几个例子：
就是把一个pdf做成目录结构的工作，有目录的，做页码映射；没目录的，找到标题，根据标题层级，组装成目录。
例如，这个文档，是个pdf的英文论文，把一级标题、二级标题都弄出来了，提取成json，具体的做法是一个prompt工程，https://kkgithub.com/VectifyAI/PageIndex/blob/main/pageindex/page_index.py，用来生成目录结构的，使用的是"gpt-4o-2024-11-20"，https://kkgithub.com/VectifyAI/PageIndex/blob/main/pageindex/config.yaml，
从(https://github.com/VectifyAI/PageIndex/blob/main/pageindex/utils.py)可以看到，使用的是PyPDF2，解析成text后，送gpt-4o后做的解析，注意，每个节点都做了一下summary摘要，用于索引，但这块比较费token。
对于存在目录的，先找到对应页码，做存储：
然后进一步在原有的目录基础上进行补充。
然后，在具体用法上，构建好之后，进行RAG的思路如下：查询预处理分析查询以识别所需的知识->文档选择搜索相关的文档及其ID，从数据库中检索对应的树形结构**->节点选择在树形结构中搜索以识别相关节点->LLM生成从数据库中检索所选节点的对应内容，格式化并提取相关信息，将组装好的上下文与原始查询一起发送给LLM，生成具有上下文信息的响应。
节点选择提示示例如下：
实际上，里面的核心的核心其实还是如何利用llm进行目录识别，例如：
prompt="你是一个XML标题层级校正专家，根据语义，将标题层级调整为正确的层级，如果存在，谨慎修改标题的内容错误，如不确定不应该修改。根据情况，可以有多个一级标题。输入格式的<{{id}}>是用于匹配结果的，你绝对不应该修改。不允许添加、删除标题，不允许调整标题顺序。"
又如prompt=prompt = """Your job is to detect if there is a table of content provided in the given text.Given text: {content}return the following JSON format:{{"thinking": <why do you think there is a table of content in the given text> "toc_detected": "<yes or no>",}}Directly return the final JSON structure. Do not output anything else.Please note: abstract,summary, notation list, figure list, table list, etc. are not table of contents."""
但是，这种方式有很强的假设性。1）假设pypdf解析的东西不乱，不遗漏；2）不可编辑的使用多模态做，准确率高；3)llm解析目录的效果好【但其实并不一定，需要加入视觉特征】；
二、文档解析的代表模型全家桶
关于文档解析，我们可以找到不少的文档解析的方案，可以这个可以作为一个工具模型池，如下：
1、文档解析方案方案
1）MinerU：https://mineru.org.cn/；
2）ppstructure：https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR/blob/main/docs/ppstructure/overview.md
上面两个是pipeline式的，下面是端到端的文档领域微调大模型：
1）Marker:https://github.com/VikParuchuri/marker；
2）Unstructured:https://github.com/Unstructured-IO/unstructured；
3）OpenParse:https://github.com/Filimoa/open-parse；
4）Docling:https://ds4sd.github.io/docling/；
5）Mistral-OCR:https://mistral.ai/news/mistral-ocr?utm_source=ai-bot.cn；
6）GOT-OCR:https://github.com/Ucas-HaoranWei/GOT-OCR2.0；
7）Nougat:https://github.com/facebookresearch/nougat；
8）olmOCR:https://github.com/allenai/olmocr；
9）SmolDocling:https://huggingface.co/ds4sd/SmolDocling-256M-preview；
下面是通用多模态大模型：
1）GPT4o:https://openai.com/index/hello-gpt-4o/；
2）Gemini2.0-flash:https://deepmind.google/technologies/gemini/flash/；
3）Gemini2.5-pro-exp-0325:https://deepmind.google/technologies/gemini/pro/；
4）Qwen2-VL-72B:https://qwenlm.github.io/zh/blog/qwen2-vl/；
5）Qwen2.5-VL-72B:https://github.com/QwenLM/Qwen2.5；
6）InternVL2-Llama3-76B:https://github.com/OpenGVLab/InternVL
2、Text Recognition文本识别
1）PaddleOCR:https://www.paddlepaddle.org.cn/hub/scene/ocr；
2）Tesseract:https://tesseract-ocr.github.io/tessdoc/；
3）OpenOCR:https://github.com/Topdu/OpenOCR；
4）EasyOCR:https://www.easyproject.cn/easyocr；
5）Surya:https://github.com/VikParuchuri/surya
3、Layout版式布局分析
1）DiT-L:https://github.com/facebookresearch/DiT,https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/dit;
2）LayoutMv3:https://github.com/microsoft/unilm/tree/master/layoutlmv3,https://huggingface.co/docs/transformers/model_doc/layoutlmv3;
3）DOCX-Chain:https://github.com/AlibabaResearch/AdvancedLiterateMachinery/tree/main/Applications/DocXChain,https://github.com/AlibabaResearch/AdvancedLiterateMachinery/releases/download/v1.2.0-docX-release/DocXLayout_231012.pth;
4）DocLayout-YOLO:https://github.com/opendatalab/DocLayout-YOLO,https://huggingface.co/spaces/opendatalab/DocLayout-YOLO;
5）SwinDocSegmenter:https://github.com/ayanban011/SwinDocSegmenter,https://drive.google.com/file/d/1DCxG2MCza_z-yB3bLcaVvVR4Jik00Ecq/view?usp=share_link;
6）GraphKD:https://github.com/ayanban011/GraphKD,https://drive.google.com/file/d/1oOzy7D6J0yb0Z_ALwpPZMbIZf_AmekvE/view?usp=sharing;
4、Formula公式解析模型
1）Mathpix:https://mathpix.com/;
2）Pix2Tex:https://github.com/lukas-blecher/LaTeX-OCR;
3）UniMERNet-B: https://github.com/opendatalab/UniMERNet,https://huggingface.co/datasets/wanderkid/UniMER_Dataset
5、Table表格解析模型
1）PaddleOCR:https://github.com/PaddlePaddle/PaddleOCR,https://paddlepaddle.github.io/PaddleOCR/latest/model/index.html
2）RapidTable:https://github.com/RapidAI/RapidTable,https://www.modelscope.cn/models/RapidAI/RapidTable/files
3）StructEqTable:https://github.com/Alpha-Innovator/StructEqTable-Deploy/blob/main/README.md,https://huggingface.co/U4R/StructTable-base
对于具体效果，可以看https://github.com/opendatalab/OmniDocBench，https://arxiv.org/pdf/2412.07626，作为一个选型参考
