关于文档处理我们需要从两个方面进行考虑，一个是业务场景，另一个是技术实现。
业务场景
先说业务场景，文档处理的业务场景有很多；上面所说的RAG，模型训练，搜索引擎等都需要文档处理；而在垂直领域，比如医疗，金融，法律等面对快速爆炸的知识密集场景中，文档处理依然是很重要的一环。
特别是面对多年积累的大量历史数据，怎么快速从这些历史数据中找到关键信息；除了搜索算法和大模型的应用之外，文档的前期处理是必不可少且非常重要的一环。
因为，对于未经过处理的数据，再强大的算法或模型都很难得到精确的查询或检索效果；所以，文档处理的方式，以及处理结果的质量都会成为影响数据召回的重要因素。
技术实现
技术实现也需要从多个角度进行说明和分析，主要包括不同文档的类型和技术实现两个方面。
文档类型
在文档处理领域中，不同的文档类型和内容需要使用不同的处理方式；当然，这里所说的文档并不只是指我们常见的word,pdf,md等文档，还包括数据库文档，网页文档，图片，表格等多种文档类型。
从形式来看，文档的类型多种多样，包括我们常见的office三件套，markdown文档，csv，数据库文档，网页，日志文件等。
但从技术的角度来看，不管什么形式的文档，主要都是以下三种格式：
结构化数据主要包括excel，csv，数据库文档，xml文档，日志文件等。
半结构化数据主要包括网页，mongdb，email等这种有部分是结构化数据，而部分是非结构化数据；比如说网页中的标签,h1，li；email的收件人，发件人等。
非结构化数据就是更常见的数据类型了，比如word，pdf，ppt，md，txt等；特别是word，pdf，md这种支持富文本，表格图片的文档格式；由于其复杂的文档结构，导致其在处理过程中会存在非常多的困难点；比如常见的文本，图片，表格同时存在的项目文档；以及充斥大量架构图，结构图和流程图的PDF文档等。
而在人工智能应用场景中，我们不但需要保证这些文档内容的连续性(比如表格拆分的问题)，还需要保证其语义和结构性，比如目前对于存在大量结构图和流程图的文档处理效果都不怎么好。
因此，面对这些复杂的文档类型和内容，怎么进行有效性处理是很多企业和领域都需要思考和解决的问题。
技术方案
根据以上复杂的文档类型，我们需要使用不同的数据处理方案；下面我们就以结构化，半结构化和非结构化这三种类型进行说明。
结构化数据
在这三种数据类型中，结构化数据是最好处理的一种数据格式；不论是数据库，json数据，xml数据等；由于其有标准的格式，因此我们只需要根据其数据格式进行处理即可；而且由于计算机技术发展这些年，对这方面的数据处理技术已经非常成熟了。比如说python的pandas就非常适合处理数据库，json和csv等格式的数据。
半结构化数据
半结构化数据相对来说处理过程相对较复杂一点，但又不像非结构化数据那么复杂。
比如说以网页文档为例，在爬虫领域网页爬取是一项非常基础的功能；而对爬取之后的网页进行解析，可以使用正则表达式或一些三方网页解析库进行处理；其效果还不错。
非结构化数据
非结构化数据在文档处理领域中，属于技术难度最大，处理方式最复杂的一种数据格式。
非结构化数据处理复杂的原因就在于，上面所说的文档结构复杂，可能同时存在文字，图片，表格，流程图等多种不同的数据格式；而面对如此复杂的数据格式，再加上不同应用场景下对数据处理质量的要求；因此没有办法进行统一的处理；因此只能选择在处理过程中的部分环节进行一定的抽象。
比如说，对文档中的文字，图片，表格分别进行提取；然后再进行特定的处理；这种一般会选择多模态模型进行数据提取。
其次，对于一些图片中存在大量文字描述的内容，可以选择使用ORC等技术，把内容从图片中提取出来然后当成文本数据进行处理。
当然，也可以使用最简单的方式，通过多模态模型把整个文档进行概要总结；然后使用总结的概要作为结果进行应用。
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