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大语言模型（LLM）是目前最受关注的 AI 技术，各行业人士都希望将 LLM 真正应用到专业领域中，但目前面临两大难题。专业垂直领域的数据大多属于私有数据，大语言模型无法直接处理。解决方法：检索增强生成（RAG）是一种能为大语言模型提供专业领域私有知识的技术，拓展大语言模型在专业领域的能力。以金融领域的行业数据为例，大多数以排版复杂的 PDF 文档格式存在，然而大语言模型无法直接识别 PDF 文档内容。解决方法：在 RAG 之前，需要利用 PDF 解析器将 PDF 文档解析为大语言模型可检索的内容。
第一期 PDF 解析质量是否会影响 RAG 的效果？
介绍检索增强生成（RAG），并引出一个问题：PDF 解析质量是否会影响 RAG 的效果？01:26 将 PDF 文档转换为可检索内容的步骤
详细对比两种主流 PDF 解析器——PyPDF 和 ChatDOC PDF 解析器的解析效果，并展示了 ChatDOC PDF 解析器的突出优势。01:16 两种主流的 PDF 解析方法介绍：PyPDF 和 ChatDOC PDF 解析器02:49 案例一：两种 PDF 解析器的识别效果对比05:05 案例二：两种 PDF 解析器的识别效果对比
实验评估：通过定量实验，全面评估以上两种解析器的解析能力。案例剖析：通过实际案例，直观说明不同的 PDF 解析能力会如何影响 LLM 的回答质量。00:22 PDF 识别对 RAG 回答质量影响的定量实验
03:20 案例一：两种 PDF 解析器的解析能力对比04:06 案例二：两种 PDF 解析器的解析能力对比第四期 PDFlux 模型在 ChatDOC 上的应用效果
介绍一款基于高质量 PDF 结构识别（即 PDFlux 模型），针对专业领域的 AI 问答产品：ChatDOC。ChatDOC 允许用户通过与文档对话快速梳理和分析文档内容，高效处理专业数据，支持 PDF、扫描件、markdown 等多种格式文档。00:13 PDFlux 模型在 ChatDOC 上的应用
PDF 解析器：pdflux.com
邮箱：contact@paodingai.com
电话：010-58426539
