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在构建检索增强生成（RAG）应用时，PDF文档无疑是最重要、也最普遍的知识来源之一。然而，PDF中潜藏着RAG系统的难点问题——复杂表格。这些表格富含高密度的结构化信息，对回答精准问题至关重要，但其复杂的视觉布局（多层表头、合并单元格、跨页表格等）常常让标准的文本提取工具“错乱”，导致解析出的内容支离破碎、上下文错乱。
当这些“有毒”的、解析错误的表格数据被注入RAG的知识库后，灾难便接踵而至：检索器召回无用的片段，LLM被严重误导，最终生成风马牛不相及的答案。本文将深度剖析PDF复杂表格解析这一核心痛点，并尝试给出参考的解决方案。
1. 引言：PDF文档中的表格问题
PDF（Portable Document Format）的设计初衷是为了“所见即所得”，它本质上是一个视觉格式，而非语义格式。文档中的文字、线条、图片都被绝对定位在页面的(x, y)坐标上。这意味着，一个看起来整齐的表格，在PDF的底层表示中，可能只是一堆互不关联的文本块和线条。
传统的RAG文档解析流程，通常使用PyPDF等库进行通用的文本提取。这种方法在处理连续的段落文本时效果尚可，但一旦遇到表格，就会暴露其致命缺陷：
- 丢失结构：无法识别行、列、单元格的对应关系，常常将整行或整列的文本粗暴地拼接在一起。
- 无法处理合并单元格：对于跨行或跨列的单元格，只会提取一次文本，导致其他本应关联该内容的单元格信息丢失。
- 忽略视觉线索：无法利用表格的边框线条来辅助判断结构。