北京
企業部署檢索增強生成（RAG）時，結構化數據往往最先被攻克。真正的麻煩藏在PDF里——這種格式承載了全球80%以上的企業文檔，卻天生與機器學習為敵。
PDF的設計初衷是"固定版式"，而非"可讀數據"。表格被拍扁成圖片，段落順序被打亂，腳注和頁眉混進正文。一個看似簡單的兩欄財報，能讓最聰明的解析器當場崩潰。
更棘手的是PDF的多樣性。掃描件、數字生成件、混合排版、嵌套表格、旋轉頁面……每種變體都需要專門的提取策略。工程師們發現，花在PDF清洗上的時間，常常超過模型調優本身。
當前的主流解法各有代價：OCR識別慢且貴，布局模型對復雜版式魯棒性差，端到端方案又難以調試。沒有銀彈，只有權衡。
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