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引言：当 RAG 遇见 PDF，一场充满挑战的“破壁”之旅

检索增强生成 (Retrieval Augmented Generation, RAG) 技术，作为提升大型语言模型 (LLM) 回答准确性、减少幻觉、并赋予其处理私有知识能力的关键利器，正受到学术界和工业界的广泛关注。RAG 的核心思想是“先检索，后生成”，即在 LLM 生成答案之前，先从外部知识库中检索相关的上下文信息，并将其作为提示 (Prompt) 的一部分喂给 LLM。

在这个流程中，知识库的构建是至关重要的一环。而现实世界中，大量的知识和信息往往以 PDF (Portable Document Format) 的形式存在——研究论文、技术报告、产品手册、法律合同、扫描文档…… PDF 因其跨平台、保持格式一致性的特点而广受欢迎，但也因其复杂的内部结构和多样化的内容形式，成为了 RAG 应用中一块难啃的“硬骨头”。

如何高效、准确地从 PDF 文件中提取有价值的信息，并将其转化为 RAG 系统可以利用的结构化或半结构化数据，是决定 RAG 应用成败的关键因素之一。 如果 PDF 解析环节出现问题，后续的文本切分、向量化、检索和生成都将受到严重影响，最终导致 RAG 系统的整体性能大打折扣。

本文将作为一篇深度技术解读，带你深入剖析 RAG 应用中