【RAG优化】RAG应用中图文表格混合内容的终极检索与生成策略
1. 引言:超越纯文本,RAG的“富文本”挑战
传统的RAG应用大多将文档视为纯文本流。这种“降维打击”式的处理方式,在面对图文表格混合的富文本文档时,会直接导致信息降级和丢失:
- 图表被忽略:一张信息量巨大的趋势图、架构图或饼状图,在文本提取后可能只留下一句苍白的标题(如
“图 3-1:年度销售额增长”
),甚至完全消失。 - 表格结构错乱:如前一篇博客所述,复杂表格被解析成无意义的字符串拼接。
- 图文关联断裂:文本中“如下图所示”、“见表4-2”这样的引用变得毫无意义,因为“图”和“表”已经不在上下文中了。
这使得RAG系统在回答以下这类常见问题时,显得力不从心:
- “根据报告中的那张增长曲线图,预测一下第三季度的销售额大约是多少?”
- “总结一下产品架构图(附件PDF第5页)中的核心组件及其关系。”
- “对比一下财报中‘按区域销售额’表格和‘按产品线销售额’表格的数据,哪个业务线的增长贡献最大?”
要解决这些问题,我们的RAG系统必须进化,学会像人类一样,同时处理和理解文本、表格和图像这三种核心信息模态。
2. 问题剖析:一个典型的图文表格混合场景
想象一下,我们有一份PDF格式的行业研究报告,其中一页内容如下:
市场