RAG做PDF问答时，表格和图表内容总丢，有什么好办法？

我试过类似的情况，recursive split对表格确实不友好，切成小块后语义全散了。你可以试试unstructured库或者table-transformer这类专门抽表结构的工具，把表格转成markdown格式再喂给embedding模型，效果会好不少。图表的话，如果预算允许，加个MiniGPT-4或者GPT-4V做离线描述生成，把描述文本和原图表一起入库，推理时只走文本检索，延迟基本没影响。另外，检索后可以加一步rerank，让LLM优先看包含表格的关键块，不然还是容易漏。

表格被recursive split切碎这个问题太典型了，我试过给表格加特殊分隔符再合并相邻块，能稍微好点但治标不治本。后来干脆把表格区域单独识别出来，转成markdown格式塞进上下文，比纯文本强不少。图表的话，如果你不想上多模态模型，可以试试用OCR工具把图里的文字抽出来加上图的标题和页码，做成一个“伪文本块”，至少能回答“图里说了什么”这种问题。不过延迟确实是个坎，建议先离线把图表预处理存好，别让用户请求时现算。

试试unstructured库先按版面拆表格，再单独走OCR转html，比无脑切块强不少。

试试把表格转成markdown再切块，或者用unstructured单独抽表，效果比纯文本强不少。

我最近也踩过这个坑，recursive split对表格基本就是灾难，行被切散后语义全没了。后来我把表格区域单独检测出来，用pandas转成markdown格式再embedding，效果好了不少。图表的话确实得走多模态，但不用全量上，可以只在检索到相关图片时再调一下视觉模型做描述，延迟能接受。另外建议试试unstructured库，它对PDF里的表格识别比langchain默认的loader强很多。

我最近也踩过这个坑，recursive split对表格真的不友好，切成小块后表头跟数据就分家了。我现在是先用unstructured库单独把表格区域识别出来，转成markdown格式再喂给embedding，效果比纯文本好不少。图表的话建议用多模态模型离线生成描述存成索引，别在线调用，延迟能控制在可接受范围。你们有试过把表格转成图片再走VLM吗？

我之前也踩过这个坑，recursive split对表格就是灾难，行被切得七零八落。我后来是先用camelot或pdfplumber单独把表格抽出来转成markdown格式，再跟上下文拼一起喂给embedding，效果好了不少。图表的话，纯文本路子确实有限，要是能接受一点延迟，可以试试用vision模型跑一遍生成描述，然后当普通文本块存进去，比直接丢OCR强。另外你还可以考虑把表格区域单独建个索引，问答时先判断问题是不是偏向数值类，再决定去哪个库检索，这样能省点时间。

试试把表格转成markdown再入库，检索效果比纯文本好不少，图表直接用多模态模型描述下就行。

可以试试把表格区域单独抽出来转成markdown或key-value文本再喂给embedding，我这么干过，效果立竿见影。

多模态描述图表确实有用，但延迟会涨不少，建议先做个缓存，只对首次遇到的图走一遍。

试试先把表格单独抽出来转成图片，用多模态模型生成描述再塞回分块，效果比硬切强很多。

试试表格先转成markdown再切块，图表用多模态模型生成描述文本挂到原位置，延迟也就多个一两秒。

说实话你这个问题太典型了，recursive split对表格基本就是灾难，它按字符长度硬切，表头和数据行很容易被拆到不同chunk里，语义就断了。我这边之前也是被这个坑了很久，后来改成了基于文档结构的切分，比如用unstructured库先把PDF解析成markdown格式，表格会保留成管道符分隔的文本，这样embedding至少能捕捉到行列关系，比纯文本切碎效果好很多。但图表光靠这个还是不行，因为图表的信息本身是视觉化的，你如果不想上多模态，可以先用OCR或者专门的图表解析工具把图里的趋势、数值抽出来存成描述性文本，再跟原图位置关联起来。延迟这块其实不用太担心，离线预处理阶段做一次就够了，问答时候还是走纯文本检索，关键是要把提取出的描述跟原始图片做个映射，必要时返回原图给前端展示。另外建议你试试给每个chunk加metadata，比如标记它是表格还是正文，检索的时候可以按权重调，避免正文chunk把表格chunk挤掉。如果报告里表格特别多，也可以考虑单独建一个表格索引，用text-to-sql那套思路去查，准确率会高不少。

这问题太典型了，recursive split对表格就是灾难，结构全打散了。我之前试过把表格区域单独识别出来，用unstructured库按标题和表格边界切块，然后每个表格单独成一个chunk，问答准确率立刻上来了。图表的话，如果不想上多模态，可以先用OCR把图里的文字提出来，配上图上标题做成文本块，虽然丢点视觉信息，但对付“数据是多少”这类问题够用了。延迟这块你不用担心，OCR和表格识别都是离线预处理，在线检索没啥额外开销。

试试把表格转成markdown再切块，检索效果比纯文本好不少，图表还是得靠多模态描述。

试试把表格转成markdown再切块，图表用多模态模型描述后单独存，效果能好不少。

表格这块我之前也踩过坑，recursive split确实会把表头和单元格拆散，embedding出来全是碎片。后来改成先单独检测表格区域，用camelot或者pdfplumber按表格结构转成markdown，再作为一个整体块塞进去，召回率明显上来了。图表的话如果你不想上多模态，可以试试用OCR工具把图里的关键数字和标题抽出来拼成一段描述，虽然会丢点细节但至少能答个大概。另外想问你现在的分块大小和重叠是多少，有时候调大块尺寸反而比转格式更管用。

我之前也踩过这个坑，recursive split对表格基本就是灾难，行被拆开后语义全断了。后来我改成先跑一遍pdfplumber把表格区域单独拎出来，转成markdown或者HTML格式再喂给embedding模型，效果好了不少。图表的话确实得走多模态，但不用每次都调大模型，可以先用ocr把图里的文字抽出来，配合caption一起存成文本块，这样延迟增加得有限。另外你试试把表格相关的query单独路由到一个结构化检索逻辑里，别跟普通文本混在一起，命中率会高很多。

试试unstructured库做分区解析，表格单独走pandas处理后再embed，比纯recursive靠谱很多。

试试把表格转成markdown再切块，比纯文本保留结构，能救回来不少。

之前用unstructured专门抽表格，配GPT-4V生成描述，准确率提了一截，延迟也还好。

我之前也踩过这个坑，recursive split对表格就是灾难，后来把表格单独用unstructured库抽出来转成markdown格式再塞进上下文，效果好了不少。图表的话确实得靠多模态，不过建议别在pipeline里直接调视觉模型，太慢，可以离线批量把图描述好存成metadata，问答时只检索描述文本。另外你试试把表格转成html或者csv再embedding，结构信息保留得比纯文本好，召回率能提一截。