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
- 快速集成：几行代码即可嵌入现有RAG预处理流水线
具体实施方法
- 架构设计：
- 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 - 性能调优：
- 对大批量文档启用并行处理
- 缓存已处理文档的中间结果
效果评估
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
本答案来源于文章《Kreuzberg：从任何文档中提取文本的开源工具》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 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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