Как из PDF-документов извлекались данные для RAG-системы?

Для извлечения данных из PDF-документов в RAG (Retrieval-Augmented Generation) системах обычно применяют следующий подход:

1. Парсинг PDF: Используют библиотеки вроде PyMuPDF, pdfplumber или Apache PDFBox для извлечения текста и структурированных данных из PDF.

2. Предобработка текста: Очистка текста от лишних символов, нормализация, удаление стоп-слов.

3. Разбиение на фрагменты: Текст делится на логические блоки (параграфы, страницы, предложения) для удобства поиска.

4. Векторизация: Каждый фрагмент преобразуется в вектор с помощью моделей эмбеддингов (например, Sentence Transformers).

5. Индексирование: Векторы сохраняются в базе для быстрого поиска (например, FAISS).

6. Поиск и генерация: При запросе система ищет релевантные фрагменты и использует их для генерации ответа.

Пример кода на Python для извлечения текста из PDF с помощью pdfplumber:

import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    full_text = "".join(page.extract_text() for page in pdf.pages)

print(full_text)

Далее этот текст можно разбить и обработать для RAG-системы.