ragflow的数据处理
时间: 2025-04-29 19:47:17 浏览: 15
### RAGFlow的数据处理方法及其实现
#### 文档解析阶段
在`ragflow-main/rag/app/paper.py`文件中,PDF文档通过OCR技术被处理成可编辑和可搜索的文本[^1]。对于非结构化数据源如PDF,OCR(光学字符识别)扮演着至关重要的角色,它能够提取图像中的文字信息并将其转化为机器编码的文字串以便进一步加工。
#### 文本分块与预处理
同一模块还负责执行文本切片操作——即将长篇幅的文章分割成为更易于管理的小片段或称为“chunks”。这些chunk不仅限于简单的字符串划分;相反,它们经过精心设计以保留上下文连贯性和语义完整性,从而有利于后续的信息检索过程。
#### 向量化嵌入
为了使计算机理解自然语言的内容,RAGFlow采用embedding技术来完成从原始文本到数值型特征向量之间的映射变换。这一过程中产生的高维空间坐标系可以有效地捕捉词语间的复杂关系模式以及潜在的主题分布情况[^2]。
#### 查询分析与匹配
当接收到用户的输入请求之后,系统会先对其进行语法树构建、关键词抽取等一系列预处理动作,随后利用已建立好的索引库快速定位最有可能满足需求的知识条目集合。此环节依赖高效的算法支持,确保能够在海量资料里迅速找到最佳候选对象列表。
#### 多模态融合优化
除了单纯依靠纯文本形式外,该框架也积极引入其他类型的感知信号作为补充材料参与到最终决策制定当中去。比如图片说明、表格解释等多媒体资源都可以借助先进的AI模型得到充分利用,进而提升整体性能表现和服务质量水平。
```python
import pytesseract
from pdf2image import convert_from_path
def extract_text_from_pdf(pdf_file):
images = convert_from_path(pdf_file)
text_chunks = []
for img in images:
chunk = pytesseract.image_to_string(img, lang='chi_sim')
text_chunks.append(chunk)
return ' '.join(text_chunks)
```
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