完全菜鸟七天学会建网站网页设计与制作实训总结报告

RAGflow图像解析与向量化分析

注：需要提前部署好ragflow，才方便一 一对应代码，部署教程：rag部署教程，这样才会方便后续更改

1. 图像解析流程

RAGflow通过多种解析器处理不同类型的文档，其中图像解析是一个重要组成部分。以下是RAGflow处理图像的主要流程：

1.1 PDF文档中的图像处理

PDF文档中的图像处理主要通过RAGFlowPdfParser类实现，流程如下：

1. 图像提取：通过__images__方法从PDF文件中提取页面图像

   # 来源: deepdoc/parser/pdf_parser.py 中 RAGFlowPdfParser 类
   self.__images__(filename, zoomin, from_page, to_page, callback)
   

2. OCR处理：使用OCR技术识别图像中的文本

   # 来源: deepdoc/parser/pdf_parser.py 中 RAGFlowPdfParser 类
   # 在__ocr方法中进行OCR处理
   def __ocr(self, img, page_num):# 检测图像中的文本框# 将字符合并到相应的文本框中# 对没有文本的区域进行文本识别
   

3. 布局识别：通过_layouts_rec方法识别文本的布局类型

   # 来源: deepdoc/parser/pdf_parser.py 中 RAGFlowPdfParser 类
   self._layouts_rec(zoomin)
   

4. 表格处理：通过_table_transformer_job方法识别表格结构

   # 来源: deepdoc/parser/pdf_parser.py 中 RAGFlowPdfParser 类
   self._table_transformer_job(zoomin)
   

5. 表格和图片提取：通过_extract_table_figure方法提取表格和图片

   # 来源: deepdoc/parser/pdf_parser.py 中 RAGFlowPdfParser 类
   tbls, figures = self._extract_table_figure(True, zoomin, True, True, True)
   

1.2 视觉增强处理

RAGflow支持使用视觉模型增强图像和表格提取：

# 来源: rag/app/naive.py 中 chunk 函数
# 初始化视觉模型
vision_model = LLMBundle(kwargs["tenant_id"], LLMType.IMAGE2TEXT)# 来源: deepdoc/parser/figure_parser.py 中 VisionFigureParser 类
# 创建视觉图像解析器
pdf_vision_parser = VisionFigureParser(vision_model=vision_model, figures_data=figures, **kwargs)# 增强图像提取
boosted_figures = pdf_vision_parser(callback=callback)

1.3 Word文档中的图像处理

Word文档中的图像处理通过Docx类实现：

# 来源: rag/app/naive.py 中 Docx 类
def get_picture(self, document, paragraph):# 从段落中提