RAG 检索增强生成由2部分构成：一是离线对异构的数据进行数据工程处理成知识，并存储在知识库中，二是基于用户的提问进行知识库的检索增强。如下图所示：

其中最关键的一个环节是 PDF 格式的文件如何提取成知识，下面详细剖析。

1、PDF 文件中文本数据如何提取？

能够处理文本提取的 Python 库有多个，其中较为知名的包括 pdfminer.six、PyMuPDF、PyPDF2 和pdfplumber。在这些库中，PyMuPDF 因其出色的文本提取能力而备受推崇。特别是在处理双栏布局等复杂格式的 PDF文件时，PyMuPDF 能够最大程度地保留 PDF 的阅读顺序，这对于确保文本内容的准确性和完整性至关重要。

下面我们将以双栏布局的 PDF 文件为例，展示使用 PyMuPDF 库进行文字提取的效果。

进行文本提取的代码如下所示：

打印的结果如下所示：

2、PDF 文件中表格数据如何提取？

在处理表格提取任务时，camelot 和 tabula 是两个备受推崇的库。它们各自在提取有线表和少线表（即含有较少分隔线的表格）方面展现出了良好的效果。接下来，我将分别以有线表为例，简要介绍camelot库的使用。

camelot 是一个强大的 Python 库，专门用于从 PDF 文件中提取表格数据。对于有线表，即表格中包含明确分隔线的表格，camelot表现出色。通过指定 PDF 文件路径和表格所在的页面区域，camelot 能够准确地识别并提取出表格中的数据，比如有线表原始数据：

使用 camelot 提取有线表的示例代码如下：

表格数据的打印结果如下所示：

3、扫描 PDF 的文本数据如何提取？

在从扫描的 PDF 文件中提取文本时，使用开源的 PaddleOCR，并且用 PPStructure 做版面的分析。我们还是以下面的 PDF 文件为例，不过这是 PDF 文件的扫描版。

提取文本的代码如下：

得到的结果如下所示：

图中的左边是根据给出的版面分析结果画出来的，可以看出对双栏 PDF 做了正确的解析。右边是根据识别出来的文本以及文本的坐标画出来的，可以看出基本上和左边的版面以及内容是一致的。

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