Ertas 用于 PDF 解析与转换
将扫描版、原生版和混合版面 PDF 解析为具备版面感知、质量评分和多格式导出的结构化 AI 就绪输出。使用可视化流水线处理超过 700GB 的文档档案——无需自定义脚本。
The Challenge
企业文档档案包含多种 PDF 类型——扫描版、原生版、混合版面、多栏、表格、技术图纸。基本文本提取会丢失结构。超过 700GB 规模的解析需要带质量检查的自动化。处理客户文档的服务提供商需要可复用的解析流水线。
The Solution
Ertas Data Suite 的 PDF 解析器（由 Docling 驱动）以版面感知方式处理多种 PDF 类型。结合去重器、格式规范化器、质量评分器和多格式导出，构建完整的文档到 AI 流水线。
Key Features
版面感知 PDF 解析
通过 Docling 集成处理扫描版、原生版、混合版、多栏和含表格的 PDF。保留文档结构——标题、表格、列表——而非仅提取原始文本。
解析后质量评分
质量评分器在下游消费前标记低置信度提取供审查。在源头捕获解析问题，而非在之后调试模型性能。
灵活转换
RAG 分块器用于检索场景，训练/验证/测试分割器用于模型训练。一个流水线，多条下游准备路径。
多格式输出
单个流水线输出 JSONL、RAG 分块（markdown + YAML/JSON）、CSV。无需重建即可为下游系统提供所需格式。
Example Workflow
一家 AI 咨询公司收到客户提供的 700GB 建筑行业 PDF，需要构建 RAG 驱动的文档搜索和微调估算模型。他们构建流水线：文件导入 → PDF 解析器 → 去重器（对近重复文档进行模糊匹配）→ 格式规范化器 → 质量评分器 → 分支输出：RAG 分块器 → RAG 导出器 + JSONL 导出器。一个流水线产生两个输出：用于 RAG 搜索的分块知识库和用于微调的结构化 JSONL。相同的流水线模板经少量配置调整可复用于下一个建筑行业客户。
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