背景挑战
在构建RAG（检索增强生成）系统时，文档预处理阶段常成为性能瓶颈，尤其是处理混合格式的企业文档时。
Kreuzberg的优化方案
- 统一处理流程：单接口处理PDF/OCR/Office等各种格式
- 原生文本保留：最大程度保持原始文档结构和语义信息
- Rapid Integration：几行代码即可嵌入现有RAG预处理流水线
Specific methods of implementation
- architectural design::
- 将Kreuzberg作为文档预处理微服务
- 输出标准化文本供后续向量化处理
- 代码集成示例::
# RAG预处理环节 def preprocess_document(file_path): extractor = Kreuzberg() # 自动识别并处理各种格式 text = extractor.extract_text(file_path) # 执行必要的文本清洗 cleaned_text = clean_text(text) return cleaned_text - Performance Tuning::
- 对大批量文档启用并行处理
- 缓存已处理文档的中间结果
Effectiveness evaluation
相比传统方案，采用Kreuzberg可：
- 减少50%以上的格式兼容代码
- 提升30%以上的文档处理吞吐量
- 降低OCR服务的调用成本
This answer comes from the articleKreuzberg: open source tool to extract text from any documentThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何优化RAG服务中的文档预处理环节以提升效率？
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