利用Python算法，解析PDF文件并生成文档分块Chunks，追加到RagFlow知识库
摘要：本文介绍了知识库分块选型方案，针对法律条文和小说章节采用不同处理方式。重点展示了利用AI工具自动生成的Python算法，实现了PDF文本解析、分块处理、关键词提取等功能，并与RagFlow接口对接。最终成功将PDF文档分割为304个分块，并展示了详细的分块效果图。整个过程体现了AI在文档处理自动化方面的强大能力。
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一、知识库的分块选型
1、法律条文需要精准回答：使用python等算法自己分析，形成问答对
2、小说章节需要大片章节：使用知识库本身的分块逻辑
二、python算法的编写
现在属于人工智能的时代，我使用Trae直接把需求给它，它直接给我写出了python算法，看来程序员要么转业、要么失业。
提示词是：
使用python做一个算法软件，主要功能有：
1、从PDF中读取文本信息、解析表格信息、使用ORC识别读取图片信息等功能。
2、根据页码、段落、表格、图片或者其他自定义的规则形成分块列表，并在分块中追加你认为必要的召回信息。
3、分析分块内容，并在分块中形成关键字、问题以及标签。
4、调用RagFlow的接口创建文档，接口：/api/v1/datasets/{dataset_id}/documents。
5、基于上面创建的文档，调用RagFlow的接口创建分块，接口：/api/v1/datasets/{dataset_id}/documents/{document_id}/chunks。
6、所有需要配置的内容，追加到一个环境配置文件中。
三、结果展示
形成的python算法工程（当然过程中，它反复好几次才最终成功）
上传了PDF文档，并形成了304块分块
分块详细
至此，结束！！！
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