Part1
知识库当前面临的痛点
1、文件类型多样，常规处理方法无法兼容文本、图片、表格、公式等内容，OCR模型能力差，识别不准确；
2、对于上传的知识库文件，无法手动进行编辑、调整分段等操作；
3、对于文档中的图片、复杂表格解析识别不准确；
4、双列排版识别后会丢失语义顺序。
Part2
解决方案
1.引入大模型时代的文档提取、转换神器—Miner U
🔷 Miner U介绍：
MinerU是由上海人工智能实验室OpenDataLab团队开发的开源文档解析工具，旨在解决大模型训练中高质量结构化数据的提取难题。其核心价值在于将PDF、网页、电子书等复杂文档转换为机器可读的Markdown、JSON格式，同时保留原始文档的语义逻辑与多模态元素，显著提升AI语料准备效率。
◼ 主要技术功能：
▪ 语义一致性：支持移除页眉、页脚、脚注、页码等内容，确保语义连贯。
▪ 人类可读性：输出文本按照人类阅读顺序排列，支持单列、多列及复杂布局。
▪ 结构保留：保留原始文档的结构，包括标题、段落、列表等。
▪ 多样化内容提取：支持提取图像、图像描述、表格、表格标题和脚注。
▪ 公式转换：自动识别文档中的公式并转换为LaTeX格式。
▪ 表格转换：自动识别文档中的表格并转换为HTML格式。
▪ OCR功能：自动检测扫描版PDF和乱码PDF，并启用OCR功能。
▪ 多语言支持：OCR功能支持84种语言的检测和识别。
▪ 多种输出格式：支持多模态和NLP Markdown、按阅读顺序排序的JSON以及丰富的中间格式。
▪ 可视化结果：支持布局可视化和跨度可视化，便于高效确认输出质量。
2. 版面识别
知识库上传的文档通过版面识别技术可以准确地识别文档中的文字、图片、表格等元素，并将解析出的元素和关键信息进行结构化存储和展示。
接着可对文档进行知识治理，包含对版面识别的内容进行排序和微调。
3.分段调整
知识库文档先选择自动或自定义切片器进行分段后，支持用户在此分段的基础上进行手动调整分段，包括“取消分段”、“添加分段”、“修改分段”。
Part3
知识治理在“问学平台”的应用实践
1.以知识治理在企业供应链管理中的应用为例，展示知识治理后提升了检索精准度
未进行知识治理的效果：当AI应用挂载未经知识治理的文件时，AI应用无法根据知识库实现准确回答
未进行知识治理的效果：当AI应用挂载经过知识治理的同一文件后，AI应用可以按照知识治理成果进行回答
2.以财务发票为例，展示对版面识别的内容进行微调后提升了检索精准度
未进行知识治理的效果：当AI应用挂载未对版面识别的内容进行微调过的发票时，AI应用无法根据知识库实现准确回答
进行知识治理的效果：当AI应用挂载对版面识别的内容进行了微调的发票时，AI应用可以根据知识库实现准确回答
Part4
知识治理适用场景
