非结构化文档ETL工具包

解决什么问题

非结构化文档（如PDF、HTML、邮件、Office文件）中的信息多以自由文本、表格或样式元素混合存在，直接喂给模型会导致噪声堆积——模型难以区分正文、元数据与格式标签，进而影响检索准确性和生成质量。这类文档若未经处理，下游的Agent逻辑或RAG管道在抽取关键信息时，常面临字段错位、上下文断裂等问题。

工具如何工作

该技能基于开源项目Unstructured实现，核心能力分为三步：文档分块（partition） 时按语义边界切割文本，保留段落逻辑而非机械按字数拆分；内容标准化（normalize） 阶段提取标题、表格、列表等元素，将非结构化内容映射为带标签的结构化节点；最后输出可被程序直接读取的JSON或DataFrame，供Agent工具调用或存入向量数据库。

处理流程适配容器化环境，通过隔离运行时确保不同格式文档的解析一致性。对于包含复杂排版的PDF（如多栏文档、扫描件），会优先识别版式特征再提取文本；处理邮件时则自动拆分发件人、正文、附件等元数据字段。

适用边界与注意点

• 环境依赖：需预先配置支持Docker的运行环境，容器内已集成常见文档解析器，但特殊编码格式可能需要手动安装依赖。
• 输出粒度：默认保留文档的层级结构（如章节标题），若需纯文本输入到模型，需额外配置输出格式参数。
• 性能考量：大体积文档（如100页以上PDF）分块时需关注内存占用，建议在容器中设置资源限制避免OOM。
• 格式支持：原生支持常见办公格式，但加密PDF、特定行业标准文档（如医疗DICOM）需依赖上游项目的最新支持列表。