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- 引言
- RAG数据简介
- PDF解析方法及工具
- 代码实现
- 总结
二、正文内容
- 引言
本文将介绍如何将RAG数据拆分至PDF格式，并探讨PDF解析的方法和工具，最后提供代码示例。
- RAG数据简介
RAG（关系型属性图）是一种用于表示实体及其关系的图数据结构。在RAG中，节点表示实体，边表示实体之间的关系，属性则用于描述实体和边的特征。
- PDF解析方法及工具
（1）PDF解析方法
- DOM解析：将PDF文档转换为树形结构，便于操作和遍历。
- SAX解析：基于事件驱动，适用于处理大型PDF文档。
（2）PDF解析工具
- PyPDF2：一个Python库，用于读取、分割、合并PDF文件。
- PDFMiner：一个强大的PDF解析库，支持提取文本、图片等元素。
- pdfplumber：一个专注于文本提取的PDF解析库。
- 代码实现
以下是一个使用PyPDF2将RAG数据拆分至PDF的示例代码：
import PyPDF2# 读取PDF文件
with open('source.pdf', 'rb') as file:reader = PyPDF2.PdfFileReader(file)num_pages = reader.numPages# 遍历每一页for page_num in range(num_pages):page = reader.getPage(page_num)text = page.extractText()# 拆分RAG数据# 假设RAG数据以特定格式存储，例如：实体1-关系-实体2entities = text.split('-')# 创建新的PDF文件pdf_writer = PyPDF2.PdfFileWriter()pdf_writer.addPage(page)with open(f'output/page_{page_num + 1}.pdf', 'wb') as output_file:pdf_writer.write(output_file)print('PDF文件拆分完成！')
解析表格：
def extract_continuous_tables(pdf, start_page_num):"""从指定页开始提取连续的表格内容:param pdf: PDF文档对象:param start_page_num: 开始页码:return: 包含处理页码和表格文本的字典"""continuous_tables = [] # 存储连续表格内容processed_pages = [] # 存储处理过的页码current_page_num = start_page_num# 添加起始页processed_pages.append(current_page_num)while current_page_num < len(pdf.pages):current_page = pdf.pages[current_page_num]current_page = remove_header_footer(current_page)# 提取当前页的表格current_tables = current_page.extract_tables()if current_tables:# 将当前页的表格添加到结果中continuous_tables.extend(current_tables)# 检查是否还有下一页if current_page_num + 1 >= len(pdf.pages):break# 获取下一页内容next_page = pdf.pages[current_page_num + 1]next_page = remove_header_footer(next_page)# 提取下一页的内容next_page_tables = next_page.extract_tables()next_page_words = next_page.extract_words(keep_blank_chars=True, extra_attrs=['fontname', 'size'])# 过滤页眉页脚header_height = 50footer_height = 50def is_header_content(word):text = word['text'].lower()# 位置检查if word['top'] <= header_height or word['top'] >= (next_page.height - footer_height):return True# 电话号码模式phone_patterns = [r'tel[\s:]*[\d\-/]+',r'电话[\s:]*[\d\-/]+',r'传真[\s:]*[\d\-/]+',r'fax[\s:]*[\d\-/]+',r'\d{2,4}[\-/]\d{4,8}', # 匹配常见电话号码格式]# 使用正则表达式匹配import reif any(re.search(pattern, text, re.IGNORECASE) for pattern in phone_patterns):return True# 页眉特征检查header_features = [# 位置特征word['top'] < header_height * 1.2, # 稍微放宽高度限制word['size'] < 10, # 字体较小# 内容特征any(pattern in text for pattern in ['页码', '第', '页', 'page','copyright', '版权所有','机密', '保密','草稿', 'draft','文档编号', 'doc','日期', 'date']),# 格式特征bool(re.match(r'.*\d+.*页', text)), # 包含页码bool(re.match(r'.*\d{4}[-/]\d{1,2}[-/]\d{1,2}', text)), # 日期格式]return any(header_features)# 过滤词filtered_words = [word for word in next_page_wordsif not is_header_content(word)]# 如果需要，还可以按垂直位置排序filtered_words.sort(key=lambda x: x['top'])# 判断下一页是否以表格开始starts_with_table = Falseif filtered_words and next_page_tables: # 确保有文字和表格try:if next_page_tables[0] and next_page_tables[0][0]: # 确保表格有内容# 获取第一个表格的位置first_table = next_page.find_tables()[0]if first_table:first_table_top = first_table.bbox[1]# 获取第一个文字的位置first_word_top = filtered_words[0]['top']# 如果表格在文字之前，则认为页面以表格开始if first_table_top < first_word_top:starts_with_table = Trueexcept (IndexError, AttributeError):starts_with_table = Falseif not starts_with_table:# 如果下一页不是以表格开始，则结束提取break# 继续处理下一页current_page_num += 1processed_pages.append(current_page_num)# 将表格转换为文本table_texts = []for table in continuous_tables:if table:table_text = []for row in table:# 过滤None和空字符串，并确保所有值都转换为字符串row_text = []for cell in row:if cell is not None and str(cell).strip():cell_str = str(cell).strip().replace("\n", " ")# if cell_str: # 只添加非空字符串row_text.append(cell_str)else:row_text.append(" ") # 将None转换为空字符串if row_text: # 只添加非空行table_text.append('##'.join(row_text))filtered_table_text = [row for row in table_text if '##' in row]if filtered_table_text:table_texts.append('\n'.join(filtered_table_text))# 返回包含页码列表和表格文本的字典result = {'processed_pages': processed_pages,'table_text': '\n\n'.join(table_texts) if table_texts else ""}return result1.pdfplumber
https://blog.csdn.net/fuhanghang/article/details/122579548
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pdfplumber的主要类和方法
pdfplumber对于表格的提取
参考https://github.com/jsvine/pdfplumber/blob/stable/examples/notebooks/extract-table-ca-warn-report.ipynb
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代码：
pdf = pdfplumber.open("../pdfs/ca-warn-report.pdf")
p0=pdf.pages[0]
im = p0.to_image() #display 第一页
table = p0.extract_table() 抽取其中最大的表格import pandas as pd
df = pd.DataFrame(table[1:], columns=table[0])
for column in ["Effective", "Received"]:df[column] = df[column].str.replace(" ", "") 使用panda来吧table抽取到的数据转成dataFrame格式- 总结
本文介绍了RAG数据拆分至PDF的方法和工具，并通过代码示例展示了如何使用PyPDF2进行PDF文件拆分。在实际应用中，可根据需求选择合适的解析方法和工具。
希望这个分享笔记大纲和代码示例能帮助你完成你的分享笔记。在实际编写过程中，可以根据具体需求进行调整和优化。