Revolutionizing Retrieval-Augmented Generation with Enhanced PDF Structure Recognition

📄 arXiv: 2401.12599v1 📥 PDF

作者: Demiao Lin

分类: cs.AI

发布日期: 2024-01-23

备注: 18 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出增强PDF结构识别以解决专业知识问答系统的局限性

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 检索增强生成 PDF解析 专业知识问答 信息检索 大型语言模型 ChatDOC 结构识别 实证实验

📋 核心要点

  1. 现有的专业知识问答系统在高质量文本语料库的获取上存在依赖性，PDF解析的低准确性影响了系统的有效性。
  2. 本文提出了一种名为ChatDOC的RAG系统，结合了全景和精准的PDF解析技术，以提高信息检索的准确性。
  3. 实证实验表明，ChatDOC在接近47%的问题上优于基线系统，显示出显著的性能提升，验证了增强PDF结构识别的有效性。

📝 摘要（中文）

随着大型语言模型（LLMs）的快速发展，检索增强生成（RAG）已成为专业知识问答领域的主要方法。然而，现有方法依赖于高质量文本语料库，而专业文档主要以PDF格式存储，PDF解析的低准确性显著影响了专业知识问答的有效性。本文通过实证实验发现，配备全景和精准PDF解析器的RAG系统ChatDOC在检索准确性和完整性上表现优越，能够更好地回答问题。实验结果显示，ChatDOC在近47%的问题上优于基线，38%的案例持平，仅在15%的案例中表现不佳，表明增强PDF结构识别有潜力彻底改变RAG。

🔬 方法详解

问题定义：本文解决的是专业知识问答系统在处理PDF文档时，因解析准确性低而导致的信息检索效果不佳的问题。现有方法在高质量文本语料库的依赖上存在局限性，尤其是在专业文档的解析上。

核心思路：论文的核心思路是通过增强PDF结构识别技术，提升RAG系统在专业知识问答中的表现。通过引入全景和精准的PDF解析器，ChatDOC能够更有效地提取和利用文档中的信息。

技术框架：ChatDOC的整体架构包括PDF解析模块、信息检索模块和生成模块。PDF解析模块负责将PDF文档转换为可处理的文本格式，信息检索模块则基于解析结果进行信息检索，最后生成模块负责生成回答。

关键创新：最重要的技术创新点在于引入了全景和精准的PDF解析技术，使得信息检索的准确性和完整性显著提升。这一创新与现有方法的本质区别在于，传统方法往往忽视了PDF文档结构的复杂性。

关键设计：在关键设计上，ChatDOC采用了优化的解析算法，结合了特定的损失函数以提高解析精度。此外，网络结构上进行了调整，以适应PDF文档的多样性和复杂性。具体参数设置和网络结构细节在论文中有详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，ChatDOC在近47%的问题上优于基线系统，38%的案例持平，仅在15%的案例中表现不佳。这一结果表明，增强PDF结构识别技术能够显著提升RAG系统的性能，具有重要的应用前景。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括法律、医疗、金融等专业领域，能够显著提升基于PDF文档的知识问答系统的性能。随着专业文档的数字化进程加快，ChatDOC的技术将为各行业的知识管理和信息检索提供更高效的解决方案，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

With the rapid development of Large Language Models (LLMs), Retrieval-Augmented Generation (RAG) has become a predominant method in the field of professional knowledge-based question answering. Presently, major foundation model companies have opened up Embedding and Chat API interfaces, and frameworks like LangChain have already integrated the RAG process. It appears that the key models and steps in RAG have been resolved, leading to the question: are professional knowledge QA systems now approaching perfection? This article discovers that current primary methods depend on the premise of accessing high-quality text corpora. However, since professional documents are mainly stored in PDFs, the low accuracy of PDF parsing significantly impacts the effectiveness of professional knowledge-based QA. We conducted an empirical RAG experiment across hundreds of questions from the corresponding real-world professional documents. The results show that, ChatDOC, a RAG system equipped with a panoptic and pinpoint PDF parser, retrieves more accurate and complete segments, and thus better answers. Empirical experiments show that ChatDOC is superior to baseline on nearly 47% of questions, ties for 38% of cases, and falls short on only 15% of cases. It shows that we may revolutionize RAG with enhanced PDF structure recognition.