文档处理与转换层（Agentic 增强版）

1.1.3 文档处理与转换层（Agentic 增强版）

支持格式： PDF、PPT、DOCX、Excel

转换目标： 智能选择并应用最适合的文档预处理模式，生成多样化的结构化文档载体，以支持高精度的生成式任务。

文档结构载体：

• 纯文本 (Text):

  • 适用于快速检索、简单分析。

• 段落 (Paragraphs):

  • 适用于文本摘要、段落级检索。

• 文本标题层次化段落 (Hierarchical Paragraphs):

  • 适用于文档导航、章节级检索、结构化信息提取。

• 文本知识图谱 (Knowledge Graph):

  • 适用于知识问答、关联分析、智能推荐。

• 文档问答对 (Question-Answer Pairs):

  • 适用于问答系统、FAQ构建、训练数据生成。

• 语义块(Semantic Chunks):

  • 将文档按语义分割，例如，一个完整的论述，一个完整的观点，而不是单纯的按照段落分割。

• 文档向量嵌入(Document Vector Embeddings):

  • 将整个文档，或者文档的各个部分，转化成向量，为了语义搜索，和语义比较。

Agentic 实现方式：

1. 智能预处理模式选择：

   • 引入决策引擎（Decision Engine），根据输入文档的类型、内容、以及生成式任务的目标，动态选择最佳预处理模式。

   • 例如：

     • 对于技术文档，优先选择“文本标题层次化段落”和“知识图谱”模式。
     • 对于问答任务，优先选择“问答对”模式。
     • 对于语义搜索，优先选择“语义块”和“文档向量嵌入”模式。

2. 模块化智能转换器：

   • 构建一组模块化转换器，每个转换器负责一种文档结构载体的生成。
   • 每个转换器都具备一定的“智能”，能够根据文档内容进行自适应调整。

3. 动态知识库构建与更新：

   • 将生成的结构化数据存储到动态知识库中。
   • 知识库能够根据生成式任务的反馈，动态更新和优化文档结构载体。

4. 生成式任务集成：

   • 将文档处理与转换层与生成式任务（如文本生成、问答系统）深度集成。
   • 生成式任务能够根据任务需求，动态调用不同的文档结构载体。

5. 反馈回路优化：

   • 建立反馈回路，通过生成式任务的性能反馈，不断优化文档预处理模式选择和转换器性能。
   • 例如，如果问答系统在某个文档上的表现不佳，系统会分析原因，并尝试使用不同的预处理模式重新处理该文档。

核心优势：

• 高精度决策： Agentic 思想使系统能够智能选择最适合的文档处理手段，提高生成式任务的决策精度。
• 多样化文档载体： 满足不同生成式任务的需求，提供更丰富、更准确的文档信息。
• 动态自适应： 系统能够根据任务需求和反馈，动态调整和优化文档处理策略。
• 模块化和可扩展性： 方便添加新的文档处理模式和转换器，适应不断变化的需求。

通过这种方式，文档处理与转换层不再是简单的格式转换工具，而是成为生成式任务的智能助手，为其提供更准确、更全面的文档信息。