| name | document-parsing |
| tier | meta |
| description | Parse source documents into machine-readable text with maximum fidelity. Use when processing any document in Samples/ or Input/ for the first time, when parsed text quality is poor, or when tables and charts need special handling. Covers multi-level parser selection from simple text extraction to OCR and vision models. Also use when a verification rule fails due to parsing issues (garbled text, missing tables, mangled layouts) and the parser needs to be upgraded for that document type. |
文档解析
解析是整个工作流的根基。一旦文本提取错了,下游的所有规则判断、对账、合规核查都会跟着一起错,而且这种错误往往很难在后续环节里被发现——因为下游看到的只是"一段文字",并不知道这段文字其实已经丢失了关键数字或错位了表头。但解析同时也是一个明显的成本中心——能用简单文本抽取解决的事情,就不要轻易动用昂贵的视觉模型或重型 OCR 流水线,这只会拖慢整体节奏并消耗预算。
最小可用解析器原则
从最简单的解析器开始。只有在确有必要时才向上升级。这条原则并不是单纯为了省钱——更重要的是为了产出最可靠、最稳定的结果。简单的解析器失败模式更少、更可控,排查起来也更直接;一旦堆叠了过多的处理层,出问题时几乎无法定位究竟是哪一层引入了偏差,调试成本会指数级上升。优先选择能用就用的最低层级,把复杂性留给真正需要的文档类型。
Level 1: 直接文本抽取
- 工具:pdfjs-dist,或其它类似的 PDF 文本抽取库。
- 适用场景:结构良好、内嵌文本的数字版 PDF。绝大多数现代商业文档(年报、招股说明书、合同、技术手册)都属于这一类。
- 输出:保留基本结构(段落、基础格式)的原始文本。
- 局限:表格往往会被拉平成杂乱的文字流,行列关系丢失。图表与图片完全不可见。扫描件 PDF 抽不出任何内容,加密 PDF 也会直接失败。
Level 2: Provider VLM(视觉语言模型)
- 工具:已配置 provider 的 VLM 模型(VLM_TIER3 用于低成本 OCR,VLM_TIER1 用于复杂内容的语义解读)。
- 适用场景:Level 1 产出乱码或文本残缺、扫描件 PDF、图像型 PDF,以及版式高度复杂、列布局或注脚混乱的报告。
- 输出:从页面图像中识别出的文本,或更进一步的结构化解读结果(表格转成 markdown、图表数据转成 JSON)。
- 调用 provider VLM 通常比自行部署本地 OCR 更便捷、更稳定,也省去了维护模型权重、显卡资源与推理环境的整套开销。优先使用最便宜的 VLM 层级把内容先拿到手并完成基本评估;只有遇到复杂的表格、密集的图表,或更低层级在测试样本上确实不够用时,再升级到更强的层级,而不是一开始就用旗舰模型把所有页面跑一遍。
Level 3: MineRU API 或本地工具(可选)
- 工具:MineRU API、pdfplumber,或本地部署的 OCR——前提是已经配置好。
- 适用场景:provider VLM 不可用,或批量处理时整体费用过高。
- 这些属于可选的兜底方案,并不是默认路径。大多数用户使用 Level 1 + Level 2 的组合就已经足够覆盖日常需求。
质量检测
如何判断当前层级该不该向上升级:
- 字符数过低:文档有多页,但抽取出的文本极短。大概率是扫描件 PDF,或者是带有大量图像内容的 PDF。
- 乱码文本:出现异常的字符序列、明显的编码错误,或一眼看上去毫无意义的文字模式。
- 预期章节缺失:目录中提到了第 5 章,但抽取结果里完全没有第 5 章的正文,这通常意味着排版方式让文本抽取器卡住了。
- 表格残骸:成列的数字没有对齐、单元格内容与表头混在一起、表格边框被识别成无意义的字符流。
- 财务表格中关键数字缺失:如果一份财务文档的关键指标没有出现在抽取文本里,那大概率就是表格没有被正确解析,而不是它们本身就不存在。
在解析之后、继续后续处理之前,写一个快速的质量检查脚本。如果质量不达标,就升级到下一层解析器,而不是带病往下走。
解析质量分数
通过加权启发式规则计算一个 0.0 到 1.0 的质量分数,让升级决策有据可依,而不是单纯凭感觉做判断。一个推荐的初始框架如下:
- 字符密度(权重约 0.3):实际字符数 / 该文档页数下的预期字符数。一份 10 页的 PDF 如果只抽出 200 个字符,基本可以直接判定为失败。
- 乱码比例(权重约 0.2):常见中英文字符占总字符的比例,相对于控制字符、异常序列或编码残留物的比例。
- 章节完整度(权重约 0.3):如果文档自带目录,目录条目中有多少比例能在抽取文本里找到对应内容?
- 表格完整性(权重约 0.2):对于财务类文档,本应出现在表格中的关键数值,是否真的出现在抽取文本中?
升级阈值(推荐默认值——可根据实际情况自由调整):
- 分数 >= 0.7:接受当前解析器层级,进入下游处理。
- 分数 0.4-0.7:升级到下一层解析器,重新解析,重新打分。
- 分数 < 0.4:直接跳过中间层级,根据文档特征跳到 Level 3(OCR)或 Level 4(视觉模型)。
层级锁定:一旦某个解析器层级在某类文档上跑出可接受的分数,就把这个层级记录下来。除非下游某次验证失败被追溯到解析环节,否则不要再花时间重复评估,这能避免在已经稳定的链路上反复折腾。
上述权重、阈值,乃至打分思路本身,都只是一个起点。编码 agent 应当为手头的具体文档类型设计真正合适的质量评估方案——某些场景下简单的通过/失败启发式就完全够用,另一些场景则可能需要更精细的分项打分函数。真正关键的模式是:度量质量 → 与阈值比较 → 决定是否升级,而不是某一组具体的权重数字。
这与 skill-to-workflow 中模型层级选择遵循的层级跃迁模式是一致的:都由一个质量或准确率分数,来驱动"停留在当前层级、升级到下一层级、还是跳过中间层直接进入更高层"这三种决策。
表格处理
表格在财务文档中至关重要(资产负债表、比率表、合规指标表、监管披露表),它们承载了规则验证最常引用的数值,因此值得专门对待:
- 检测:识别出页面中的表格区域。寻找规则的网格模式、稳定的列间距,或文档自身的显式表格标记。
- 抽取:逐单元格提取内容。严格保留行列对应关系,不要把多列合并成一行长字符串。
- 重建:把抽取结果转换成结构化格式(markdown 表格、JSON 行数组,或 CSV),便于下游程序消费。
- 校验:对重建后的表格抽查若干关键单元格,确认其数值与文档中肉眼可见的值一致,以此尽早发现错位或漏行。
如果标准解析器在表格上失手,可以尝试视觉模型路线:把表格图像(从 PDF 页面上精确裁剪出来)发送给视觉模型,让它直接产出一个 markdown 表格。这种方式对带合并单元格、跨页延续的复杂表格尤其有效。
图表处理
图表(柱状图、折线图、饼图、雷达图)偶尔也会承载验证所需的数据:
- 从文档中抽出图表图像,保留必要的坐标轴与图例区域。
- 发送给视觉模型,prompt 类似:"Extract the data points, labels, and values from this chart. Return as a JSON array."
- 用图表附近的文字段落或表格(它们经常会以另一种形式呈现相同的数字)对抽取结果进行交叉校验。
这一步代价相对昂贵,而且图表识别的准确率天然低于纯文本抽取。只有当某条验证规则明确要求使用图表中的数据,且该数据无法从文档其他文字或表格中获得时,才动用它,而不是默认对所有图表都跑一遍视觉模型。优先尝试在邻近文字中找到相同的数字,这通常是更经济也更可信的路径。
输出格式
解析后的文档应当保存为干净、规范的 markdown:
- 保留文档原有的标题层级(# 章、## 节、### 小节),不要把所有标题压平到同一层。
- 保留列表结构,无论是有序列表还是无序列表。
- 把表格转换成 markdown 表格格式,而不是用纯文字描述。
- 在有需要时标注页边界(部分规则会引用具体页码,这种位置信息必须保留)。
- 剔除噪声:页眉、页脚、页码、水印——除非某条规则专门要检查它们。
把解析输出与原始文档保存在一起,方便跨规则、跨技能复用同一份解析结果。
缓存
解析这一步本身很昂贵(尤其是 Level 3-4),在迭代规则、反复跑验证流程时尤其明显。务必把解析结果缓存下来,而不是每次都从原始 PDF 重新跑一遍:
- 把解析后的 markdown 与原始文件保存在同一目录,命名约定要稳定、可预测,便于程序化查找。
- 同时记录是哪一层解析器产出的,以及该层级当时拿到的质量分数,方便日后回溯与对比。
- 仅在以下情况重新解析:原始文件发生变化、某条规则要求比当前缓存更高质量的解析结果,或某次验证失败被追溯到了解析问题本身。
