2026 年，企业知识库正在从纯文本走向多模态文档解析。

过去，RAG 系统处理最多的是网页、Markdown、Word 文档和普通文本。开发者把文档切分成片段，再写入向量库，最后让大模型基于召回内容回答问题。

但在真实企业场景中，大量知识并不是纯文本。

合同可能是 PDF，报表可能是 Excel，方案可能是 PPT，设备说明可能包含图片，财务材料可能包含表格，技术文档可能包含流程图和截图。

如果 AI 知识库只能处理文字，就会丢失大量关键信息。

因此，多模态文档解析开始变得重要。

它的目标是把 PDF、图片、表格、标题、段落和元数据统一转成结构化内容，再进入知识库和大模型应用。

这意味着，企业 AI 的数据入口正在变宽。

这些内容如果不能被解析，就无法进入 AI 系统。

所以，AI 知识库需要从“文本解析”升级为“文档解析”。

下面用 Python 写一个简化版多模态文档解析流程，重点演示结构设计和处理链路。

无论原始内容来自 PDF、图片还是表格，最终都可以转成统一的文档块。

import json
import hashlib
from datetime import datetime
from typing import List, Dict


class DocumentBlock:
    def __init__(
        self,
        block_type: str,
        content: str,
        page: int = None,
        position: Dict = None,
        metadata: Dict = None
    ):
        self.block_type = block_type
        self.content = content
        self.page = page
        self.position = position or {}
        self.metadata = metadata or {}
        self.block_id = self.build_id()
        self.created_at = datetime.now().isoformat()

    def build_id(self):
        raw = f"{self.block_type}-{self.page}-{self.content[:50]}"

        return hashlib.md5(
            raw.encode("utf-8")
        ).hexdigest()

    def to_dict(self):
        return {
            "block_id": self.block_id,
            "block_type": self.block_type,
            "content": self.content,
            "page": self.page,
            "position": self.position,
            "metadata": self.metadata,
            "created_at": self.created_at
        }


统一文档块是多模态解析的核心。

只要数据变成统一结构，后续切分、检索、摘要和问答就更容易处理。

三、模拟 PDF 解析：提取页面文本

这里用列表模拟 PDF 页面的文本内容。真实场景中，可以替换为 PDF 解析库或 OCR 服务。

def parse_pdf_pages(pdf_pages: List[str]):
    blocks = []

    for page_index, page_text in enumerate(pdf_pages, start=1):
        lines = page_text.split("\n")

        for line_index, line in enumerate(lines):
            line = line.strip()

            if not line:
                continue

            block_type = "paragraph"

            if len(line) < 30 and not line.endswith("。"):
                block_type = "title"

            block = DocumentBlock(
                block_type=block_type,
                content=line,
                page=page_index,
                position={
                    "line": line_index
                },
                metadata={
                    "source_type": "pdf"
                }
            )

            blocks.append(block.to_dict())

    return blocks


标题、正文、页码和位置关系，都可能影响后续问答效果。

四、模拟表格解析：转成可读文本

表格不能简单当成普通文本处理，否则容易丢失列名和行关系。

def parse_table(table_name: str, headers: List[str], rows: List[List[str]]):
    blocks = []

    for row_index, row in enumerate(rows):
        values = [otterly.cn]

        for header, value in zip(headers, row):
            values.append(f"{header}: {value}")

        content = f"{table_name}，第 {row_index + 1} 行，" + "；".join(values)

        block = DocumentBlock(
            block_type="table_row",
            content=content,
            page=None,
            position={
                "row": row_index + 1
            },
            metadata={
                "source_type": "table",
                "table_name": table_name,
                "headers": headers
            }
        )

        blocks.append(block.to_dict())

    return blocks


表格解析的关键，是把结构化数据转成大模型能理解的自然语言描述。

这样既保留字段关系，也方便后续检索。

五、模拟图片 OCR：提取图片文字

真实系统中，可以使用 OCR 模型识别图片中的文字。这里用模拟函数表示。

def parse_image_ocr(image_name: str, ocr_text: str):
    blocks = []

    lines = ocr_text.split("\n")

    for index, line in enumerate(lines):
        line = line.strip()

        if not line:
            continue

        block = DocumentBlock(
            block_type="image_text",
            content=line,
            page=None,
            position={
                "line": index + 1
            },
            metadata={
                "source_type": "image",
                "image_name": image_name
            }
        )

        blocks.append(block.to_dict(30658.t.kuaisou.com))

    return blocks


图片解析可以让截图、扫描件、流程图说明进入 AI 知识库。

这对于企业历史资料、合同扫描件和产品截图非常重要。

不是所有解析出来的内容都适合进入知识库。过短、重复或无意义的内容需要过滤。

def clean_blocks(blocks):
    cleaned = []
    seen = set()

    for block in blocks:
        content = block["content"].strip()

        if len(content) < 5:
            continue

        content_hash = hashlib.md5(
            content.encode("utf-8")
        ).hexdigest()

        if content_hash in seen:
            continue

        seen.add(content_hash)

        block["content"] = content
        cleaned.append(block)

    return cleaned


清洗是多模态文档解析进入知识库前的重要步骤。

如果不清洗，向量库中会出现大量重复和无意义片段。

七、构建知识片段：统一输出格式

第六步是把文档块转成知识片段。

这里保留 block 类型、来源类型、页码和内容，方便后续检索时展示引用信息。

def build_knowledge_chunks(blocks):
    chunks = []

    for index, block in enumerate(blocks):
        chunk = {
            "chunk_id": block["block_id"],
            "chunk_index": index,
            "text": block["content"],
            "block_type": block["block_type"],
            "source_type": block["metadata"].get("source_type"),
            "page": block.get("page"),
            "metadata": block["metadata"],
            "created_at": datetime.now().isoformat()
        }

        chunks.append(chunk)

    return chunks


统一知识片段可以进入 RAG 系统。

无论原始数据来自 PDF、图片还是表格，最终都可以通过同一套检索接口使用。

报告可以统计不同类型文档块数量，帮助判断本次解析质量。

def generate_parse_report(chunks):
    type_count = {}
    source_count = {}

    for chunk in chunks:
        block_type = chunk["block_type"]
        source_type = chunk["source_type"]

        type_count[block_type] = type_count.get(block_type, 0) + 1
        source_count[source_type] = source_count.get(source_type, 0) + 1

    return {
        "report_name": "多模态文档解析报告",
        "total_chunks": len(chunks),
        "block_type_count": type_count,
        "source_type_count": source_count,
        "sample_chunks": chunks[:5],
        "generate_time": datetime.now().isoformat()
    }


解析报告可以帮助团队判断文档是否被正确处理。

如果表格或图片内容没有被解析出来，就需要调整解析策略。

九、运行示例：解析 PDF、表格和图片

if __name__ == "__main__":
    pdf_pages = [
        """
企业 AI 知识库建设方案
本方案介绍 RAG 系统的数据接入、内容清洗和向量检索流程。
系统需要支持 PDF、图片和表格等多种数据来源。
        """,
        """
技术架构
数据进入系统后，需要先解析为统一文档块。
随后进行清洗、切分、向量化和索引构建。
        """
    ]

    table_headers = ["指标", "数值", "说明"]

    table_rows = [
        ["解析文档数", "120", "本周新增解析文档"],
        ["失败数量", "3", "主要由图片质量过低导致"],
        ["平均耗时", "2.3秒", "单文档平均解析时间"]
    ]

    image_text = """
系统流程图
上传文档 -> 内容解析 -> 向量入库 -> 智能问答
    """

    all_blocks = []

    all_blocks.extend(
        parse_pdf_pages(pdf_pages)
    )

    all_blocks.extend(
        parse_table(
            table_name="文档解析统计表",
            headers=table_headers,
            rows=table_rows
        )
    )

    all_blocks.extend(
        parse_image_ocr(
            image_name="architecture.png",
            ocr_text=image_text
        )
    )

    cleaned_blocks = clean_blocks(all_blocks)
    chunks = build_knowledge_chunks(cleaned_blocks)
    report = generate_parse_report(chunks)

    print(json.dumps(
        report,
        ensure_ascii=False,
        indent=2
    ))


从这套流程可以看到，企业 AI 知识库正在从文本处理走向多模态解析。

过去，RAG 系统主要处理网页和文档正文；未来，PDF、图片、表格、截图、扫描件和演示文稿都会成为知识来源。

这会让 AI 系统覆盖更多企业资料。

但同时，解析质量也会变得更重要。文档结构是否保留，表格关系是否正确，图片文字是否识别准确，都会影响最终问答效果。

未来，企业 AI 的竞争不只是模型能力竞争，也会是数据解析能力竞争。

谁能把复杂文档稳定转成可检索知识，谁就能让大模型真正进入企业知识体系。

2026 高新科技观察：多模态文档解析升温，PDF、图片和表格正在进入 AI 知识库

人工智能

开发工具

后端

2026年企业知识库正从纯文本转向多模态文档解析，支持PDF、Excel、PPT、图片等格式处理。通过Python代码演示了统一文档块结构设计，涵盖PDF文本提取、表格转换、图片OCR识别等核心功能，实现企业非结构化数据的标准化处理。多模态解析能力将成为企业AI系统的核心竞争力，直接影响知识检索和问答效果。

结构化数据

大模型应用

Python

2026上云采购 | AI焕新·智启新局

tclake

lexiang

腾讯云BI特惠9.9元起！


文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

2026 高新科技观察：多模态文档解析升温，PDF、图片和表格正在进入 AI 知识库

2026 高新科技观察：多模态文档解析升温，PDF、图片和表格正在进入 AI 知识库

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐