⚔️🤖 Подготовка документов к работе с БЯМ
Ранее были рассмотрены архитектура RAG, постановка аналитического задания и организация агентного поиска. Следующий элемент – подготовка документов к машинной обработке.
Загрузка PDF, презентаций и таблиц непосредственно в БЯМ не гарантирует правильного результата. При извлечении могут нарушаться порядок чтения колонок, структура разделов и таблиц, теряться подписи к иллюстрациям, номера страниц и другие сведения, необходимые для проверки выводов.
Поэтому до формирования поискового индекса или передачи материалов БЯМ документы целесообразно привести к единому текстовому формату.
🔻 MarkItDown и PyMuPDF4LLM
Для массовой обработки разнородных материалов может применяться разработанная Microsoft утилита MarkItDown. Она преобразует PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML и другие форматы в Markdown – структурированный текст, пригодный для полнотекстового поиска, загрузки в RAG-систему и анализа БЯМ.
Однако универсальность не всегда обеспечивает необходимое качество обработки сложных PDF. Военно-научные статьи, доклады и технические публикации часто содержат несколько колонок, таблицы, сноски, картинки и нестандартную вёрстку. В таких случаях более эффективным может быть PyMuPDF4LLM, ориентированный непосредственно на подготовку PDF для языковых моделей.
В ходе проверки одного и того же научного материала PyMuPDF4LLM точнее восстановил последовательность текста и структуру разделов. Иллюстрации при этом могут извлекаться отдельно и сохраняться в виде самостоятельных файлов для последующего визуального анализа.
📌 Распределение задач
MarkItDown целесообразно применять для первичной обработки массива Word, Excel, PowerPoint и обычных PDF.
PyMuPDF4LLM – для документов со сложной вёрсткой, несколькими колонками, таблицами и сканированными страницами.
При необходимости оба результата можно сопоставить и выбрать вариант, в котором лучше сохранены структура документа и последовательность изложения.
Для RAG-системы это имеет принципиальное значение. Если текст был извлечён с нарушением порядка абзацев, неправильно сформированные фрагменты попадут в индекс, а модель будет строить вывод уже на искажённом материале. Увеличение размера БЯМ или применение более сложного промпта такую ошибку не исправит.
🔵 Практический результат – формирование подготовленного корпуса, в котором документы приведены к единому формату, сохранена логика изложения, а текстовые и визуальные материалы разделены для дальнейшей обработки.
Качество работы БЯМ определяется не только моделью, поисковым механизмом и аналитическим заданием. Оно начинается с того, насколько правильно извлечено и подготовлено содержание исходных документов.