将高精度解析结果转化为 适用于 RAG 知识库的可靠数据

• 表格数据丢失严重

  传统 OCR 无法正确处理复杂表格结构。合并单元格、跨页表格等内容经常出现错乱、断裂甚至直接丢失。

• 版面结构被破坏

  多栏排版、图文混排、侧边栏等复杂布局在解析过程中容易被拆散，导致原始阅读顺序丢失。

• Chunk 切分质量差

  缺少结构信息时，Chunk 切分只能“盲切”，容易破坏语义完整性，直接影响检索效果。

• RAG 回答不准确

  低质量解析会导致向量召回效果下降，最终让大模型输出错误、偏离上下文甚至无关答案。

1. 文档上传

   PDF / 扫描件 / Word / PPT / Excel / 图片

2. 文档解析

   ComPDF AI 版面分析 + 内容擷取

3. 智能 Chunk 切分

   基于文档结构与层级的语义切分

4. 向量化处理

   搭建向量数据库

5. 语义检索

   基于向量相似度进行内容召回

6. LLM 智能生成

   基于上下文生成准确问答结果

ComPDF AI：输出 Markdown / JSON 结构化数据，可直接对接向量化流程与主流 RAG 框架。