Ertas 用於 PDF 解析與轉換
將掃描版、原生版和混合版面 PDF 解析為具備版面感知、品質評分和多格式匯出的結構化 AI 就緒輸出。使用視覺化流水線處理超過 700GB 的文件檔案——無需自訂腳本。
The Challenge
企業文件檔案包含多種 PDF 類型——掃描版、原生版、混合版面、多欄、表格、技術圖紙。基本文字提取會遺失結構。超過 700GB 規模的解析需要帶品質檢查的自動化。處理客戶文件的服務提供商需要可複用的解析流水線。
The Solution
Ertas Data Suite 的 PDF 解析器（由 Docling 驅動）以版面感知方式處理多種 PDF 類型。結合去重器、格式規範化器、品質評分器和多格式匯出，建構完整的文件到 AI 流水線。
Key Features
版面感知 PDF 解析
透過 Docling 整合處理掃描版、原生版、混合版、多欄和含表格的 PDF。保留文件結構——標題、表格、清單——而非僅提取原始文字。
解析後品質評分
品質評分器在下游消費前標記低置信度提取供審查。在來源處捕獲解析問題，而非在之後調試模型效能。
彈性轉換
RAG 分塊器用於檢索場景，訓練/驗證/測試分割器用於模型訓練。一個流水線，多條下游準備路徑。
多格式輸出
單一流水線輸出 JSONL、RAG 分塊（markdown + YAML/JSON）、CSV。無需重建即可為下游系統提供所需格式。
Example Workflow
一家 AI 顧問公司收到客戶提供的 700GB 建築行業 PDF，需要建構 RAG 驅動的文件搜尋和微調估算模型。他們建構流水線：檔案匯入 → PDF 解析器 → 去重器（對近重複文件進行模糊比對）→ 格式規範化器 → 品質評分器 → 分支輸出：RAG 分塊器 → RAG 匯出器 + JSONL 匯出器。一個流水線產生兩個輸出：用於 RAG 搜尋的分塊知識庫和用於微調的結構化 JSONL。相同的流水線範本經少量設定調整可複用於下一個建築行業客戶。
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