解析和理解非结构化文档尤其是图片格式表格（ 比如：扫描文件中的表格）时，优化 RAG 方案面临重大挑战。难点涉及：
- 扫描图像的复杂性，包括多变结构、非文本元素及手写与打印文本的混合，这些都阻碍了准确自动提取表格信息，可能导致结构损坏，影响 RAG 输出的完整性和语义理解。
- 表格标题的精确抽取及其与对应表格的有效关联，这对于正确理解表格意义至关重要。
本文首先讲述 RAG 表格处理的核心技术，继而评估现有开源解决方案，并进一步提出及实践一种解决方案策略。—1—
RAG 的关键技术
该模块核心职责是从非结构化文档及图像中高精度抽取表格结构，强调表格标题的准确提取及与表格本身的便捷绑定。现有方法概览：1. 多模态 LLM 应用：运用GPT-4V等工具，识别并提取PDF页面中的表格信息。2. 专用表格检测模型：比如：Table Transformer，专门用于解析表结构。3. 开源框架利用：采用 unstructured 等框架进行全面文档解析，提取表格相关内容。4. 端到端模型解决方案：Nougat、Donut 模型直接解析文档并提取表格信息，无需独立OCR，且便于表格标题的自动识别与关联，因表格标题常为内容精要，对理解表格内容至关重要。
索引表格方法概括：
图像表格索引：专对图片格式表格。
文本/JSON 表格索引：针对纯文本和 JSON 结构表格。
LaTeX 表格索引：专门处理 LaTeX 格式。
表格摘要索引：利用 LLM 或多模态模型生成表摘要。
结构化层级索引：按内容从小到大或依文档摘要，涵盖表格各部分（比如：行）至整体（图像、文本、LaTeX 表）。
同时，可直接向多模态 LLM 提交图片、文本及查询，以获取即时答案。- 针对性数据训练，运用 BERT-like 模型，比如：TAPAS，专项处理表格理解。
- 利用 LLM，经预训练、微调或提示调整，执行表格理解任务，参考GPT4Table 方法。
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现有开源解决方案
LlamaIndex 提供四种方式，前三者运用多模态模型：2. PDF 页面转图像，GPT-4V 分析建立索引，通过 Image Reasoning Vector Store 查询。4. 表格图像 OCR转 文本，送入 LLM 回答。- 半结构化 RAG：Unstructured 解析 PDF 内容，多向量检索器存储，LCEL 实现问答，非多模态 LLM 参与。 - 选项1：CLIP 等嵌入图像和文本，送多模态 LLM 直接回答。 - 选项2：多模态 LLM 生成图像文本摘要，传统 RAG 链路处理 QA。 - 选项3：生成摘要、embedding，根据之找到原图，多模态 LLM 完成问答。
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建议的解决方案
本文概括、分类并探讨了关键技术与现有方案，据此我们提出一项解决方案，如下图示。为清晰起见，简化说明，未展示RAG模块中的重排序和查询改写环节。
表格解析采用 Nougat，据称其表格检测优于 unstructured，擅长提取标题，便于标题与表格关联。
文档索引策略：小块含表格摘要，大块含 LaTeX 表格及标题，应用 Multi-Vector Retriever 存储方法。
表格内容汇总：表格及标题送入 LLM 生成摘要。
Nougat 源于 Donut，无需 OCR，整体架构请参考 Nougat 相关资料。
Nougat 解析公式表格的能力令人印象深刻，也能对表格标题进行关联（解析出来的表格式 LaTeX 格式），比如下面这个例子：
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