深度解读RAGFlow的深度文档理解DeepDoc

4 月 1 日，Infinity宣布端到端 RAG 解决方案 RAGFlow 开源，仅一天收获上千颗星，到底有何魅力？ 我们来安装体验并从代码层面来分析看看。

安装体验

服务器需要有docker，或者直接访问官方提供的demo：
https://demo.ragflow.io/

docker-compose安装

• 需要确保
  vm.max_map_count
  不小于 262144 【
  更多
  】：

sysctl -w vm.max_map_count=262144  

• 克隆仓库：

   $ git clone https://github.com/infiniflow/ragflow.git   

• 进入
  docker
  文件夹，利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器：

   $ cd ragflow/docker   $ docker compose -f docker-compose-CN.yml up -d  

核心镜像文件大约 15 GB，可能需要一定时间拉取。请耐心等待。

体验

启动成功后，浏览器输入
http://服务器ip
或者直接访问官方demo
https://demo.ragflow.io/

注册登录，进入后可以创建知识库，然后上传文档。

上传成功后，可以通过解析状态查看解析进度，也可以配置文档的parser解析方法，以更好的解析内容。

点击文档名称，可以进入文档详情，查看拆分的chunk，可以看到普通的文本是按照token拆分，还未实现按照段落语义拆分，差评。表格是单独抽取出来，独立存储的，将文档里的表格比较好的还原为了html表格，准确率尚可，这里好评。每个chunk有原文截图，点击后，右边的pdf预览，可以高亮当前的chunk所在区域，翻了下代码，使用的
react-pdf-highlighter
，体验挺好的一个组件。

DeepDoc 介绍

DeepDoc 是 RAGFlow 的核心组件，它利用视觉信息和解析技术，对文档进行深度理解，提取文本、表格和图像等信息。DeepDoc 的功能模块包括：

• OCR， 支持将图片、PDF识别为文本。
  

• 版面识别，识别文档的标题、段落、表格、图像等。

• 表格结构识别 (TSR)，识别的行、列，以及合并的单元格。
  

• 支持多类型文档解析，比如PDF、DOCX、EXCEL 和 PPT，甚至图片 ，并提取文本块、表格和图像等信息。

DeepDoc CV模型

DeepDoc的模型应该是基于paddleOCR的模型去微调训练的，开源出来的模型是onnx格式的。

OCR识别

主要代码在ocr.py里，代码定义
TextRecognizer
做文字识别，
TextDetector
做文本框检测，OCR整合检测和识别功能，对外提供调用。

OCR的核心流程：

• 创建 OCR 实例，load模型
• 调用
  __call__
  方法，传入图像数据。
  
  • 使用 TextDetector 进行文本检测，获取文本框坐标
  • 对每个文本框，使用 get_rotate_crop_image 方法进行旋转和裁剪
  • 使用 TextRecognizer 对裁剪后的图像进行文本识别
  • 过滤掉置信度低于阈值(0.5)的识别结果。
• 返回最终的文本框坐标和识别结果。

版面分析

版面分析主要在
recognizer.py
和
layout_recognizer.py
里，定义了一个名为
LayoutRecognizer
继承
Recognizer
的类，用于对文档图像进行板式分析，识别不同类型的区域，例如表格、标题、段落等。这里用的模型应该还是基于paddleocr里的版面分析模型去优化的。

先看
Recognizer
的
__call__
方法，传入图像列表和置信度阈值：

def __call__(self, image_list, thr=0.7, batch_size=16):  
    res = []  
    imgs = []  
    for i in range(len(image_list)):  
        if not isinstance(image_list[i], np.ndarray):  
            imgs.append(np.array(image_list[i]))  
        else: imgs.append(image_list[i])  
  
    batch_loop_cnt = math.ceil(float(len(imgs)) / batch_size)  
    for i in range(batch_loop_cnt):  
        start_index = i * batch_size  
        end_index = min((i + 1) * batch_size, len(imgs))  
        batch_image_list = imgs[start_index:end_index]  
        inputs = self.preprocess(batch_image_list)  
        print("preprocess")  
        for ins in inputs:  
            bb = self.postprocess(self.ort_sess.run(None, {k:v for k,v in ins.items() if k in self.input_names})[0], ins, thr)  
            res.append(bb)  
  
    #seeit.save_results(image_list, res, self.label_list, threshold=thr)  
  
    return res

• 先预处理，将图像列表转换为模型输入格式
• 然后调用ort_sess执行onnx推理，最后postprocess，提取模型返回的布局信息，包括区域类型、坐标和置信度。

再看
LayoutRecognizer
的
__call__
方法，这里是模型应用的工程代码部分，很多细节的小技巧，先上代码，里面加了一些注释：

def __call__(self, image_list, ocr_res, scale_factor=3,  
             thr=0.2, batch_size=16, drop=True):  
    # 可以过滤的垃圾数据  
    def __is_garbage(b):  
        patt = [r"^•+$", r"(版权归©|免责条款|地址[:：])", r"\.{3,}", "^[0-9]{1,2} / ?[0-9]{1,2}$",  
                r"^[0-9]{1,2} of [0-9]{1,2}$", "^http://[^ ]{12,}",  
                "(资料|数据)来源[:：]", "[0-9a-z._-]+@[a-z0-9-]+\\.[a-z]{2,3}",  
                "\\(cid *: *[0-9]+ *\\)"  
                ]  
        return any([re.search(p, b["text"]) for p in patt])  
    # 调用父类的模型识别  
    layouts = super().__call__(image_list, thr, batch_size)  
    # save_results(image_list, layouts, self.labels, output_dir='output/', threshold=0.7)  
    assert len(image_list) == len(ocr_res)  
    # Tag layout type  
    boxes = []  
    assert len(image_list) == len(layouts)  
    garbages = {}  
    page_layout = []  
    for pn, lts in enumerate(layouts):  
        # OCR 识别的box文本框  
        bxs = ocr_res[pn]  
        # layout转换为box形式  
        lts = [{"type": b["type"],  
                "score": float(b["score"]),  
                "x0": b["bbox"][0] / scale_factor, "x1": b["bbox"][2] / scale_factor,  
                "top": b["bbox"][1] / scale_factor, "bottom": b["bbox"][-1] / scale_factor,  
                "page_number": pn,  
                } for b in lts]  
        # 按照（top，x0）排序  
        lts = self.sort_Y_firstly(lts, np.mean(  
            [l["bottom"] - l["top"] for l in lts]) / 2)  
        # 清理重叠的layout  
        lts = self.layouts_cleanup(bxs, lts)  
        page_layout.append(lts)  
  
        # Tag layout type, layouts are ready  
        # 这里其实是为文本框box分配layout，find不是特别准确  
        def findLayout(ty):  
            nonlocal bxs, lts, self  
            # 找对应了下的layout type  
            lts_ = [lt for lt in lts if lt["type"] == ty]  
            i = 0  
            # 为 ocr detect的box标记 layout_type            while i < len(bxs):  
                # 已标记，跳过  
                if bxs[i].get("layout_type"):  
                    i += 1  
                    continue  
                # 垃圾信息，删除掉  
                if __is_garbage(bxs[i]):  
                    bxs.pop(i)  
                    continue  
  
                # 寻找与box重叠的layout  
                ii = self.find_overlapped_with_threashold(bxs[i], lts_, thr=0.4)  
                # 未找到  
                if ii is None:  # belong to nothing  
                    bxs[i]["layout_type"] = ""  
                    i += 1  
                    continue  
                lts_[ii]["visited"] = True  
                # 保留特征，为header或者footer，且在内容区域的边界内（这里定义了0.1,0.9）  
                keep_feats = [  
                    lts_[ii]["type"] == "footer" and bxs[i]["bottom"] < image_list[pn].size[1] * 0.9 / scale_factor,  
                    lts_[ii]["type"] == "header" and bxs[i]["top"] > image_list[pn].size[1] * 0.1 / scale_factor,  
                ]  
                # 满足丢弃条件，删除box，文本放入garbages  
                if drop and lts_[ii]["type"] in self.garbage_layouts and not any(keep_feats):  
                    if lts_[ii]["type"] not in garbages:  
                        garbages[lts_[ii]["type"]] = []  
                    garbages[lts_[ii]["type"]].append(bxs[i]["text"])  
                    bxs.pop(i)  
                    continue  
  
                # 符合要求的box，分配layout  
                bxs[i]["layoutno"] = f"{ty}-{ii}"  
                bxs[i]["layout_type"] = lts_[ii]["type"] if lts_[  
                    ii]["type"] != "equation" else "figure"  
                i += 1  
  
        # 遍历layout类型，为文本框分配layout，之所以分开，是因为一个文本框可能和多个layout重叠，这里是减少冲突  
        for lt in ["footer", "header", "reference", "figure caption",  
                   "table caption", "title", "table", "text", "figure", "equation"]:  
            findLayout(lt)  
  
        # add box to figure layouts which has not text box  
        # 将没有文本框的figure添加到boxes中，并更新ocr_res  
        for i, lt in enumerate(  
                [lt for lt in lts if lt["type"] in ["figure", "equation"]]):  
            # 有文本框重叠的图片，visited已经设置过  
            if lt.get("visited"):  
                continue  
            lt = deepcopy(lt)  
            del lt["type"]  
            lt["text"] = ""  
            lt["layout_type"] = "figure"  
            lt["layoutno"] = f"figure-{i}"  
            bxs.append(lt)  
  
        boxes.extend(bxs)  
  
    # 更新ocr_res  
    ocr_res = boxes  
  
    garbag_set = set()  
    for k in garbages.keys():  
        garbages[k] = Counter(garbages[k])  
        for g, c in garbages[k].items():  
            if c > 1:  
                garbag_set.add(g)  
  
    ocr_res = [b for b in ocr_res if b["text"].strip() not in garbag_set]  
    return ocr_res, page_layout

大概解释下：

• __call__
  方法，它接收以下参数：image_list（图像列表），ocr_res（OCR识别的文本框），scale_factor（缩放因子，默认值为3），thr（阈值，默认值为0.2），batch_size（批处理大小，默认值为16），drop（是否删除，默认值为True）
• 首先调用父类的call方法，将图片交给PP Structure模型识别出layouts，并清理重叠的layout（layouts_cleanup）
• 然后就是为文本框box分配layout，根据layout type，从layout里找出对应type的layout，如果和box有重叠大于阈值，就为box分配layout，不满足条件的box会被丢弃，比如包含垃圾文本（
  __is_garbage
  ）
• 接着对于没有文本框的figure、equation 添加到boxes中，并更新ocr_res
• 最后返回更新后的ocr_res，以及page_layout信息

DeepDoc 的parser功能

上面的
OCR
和
版面分析
，都是为
parser
服务的，
parser
负责解析文档，并拆分为
chunk
.

框架提供了PdfParser、PlainParser、DocxParser、ExcelParser、PptParser 5种解析器。

from .pdf_parser import HuParser as PdfParser, PlainParser  
from .docx_parser import HuDocxParser as DocxParser  
from .excel_parser import HuExcelParser as ExcelParser  
from .ppt_parser import HuPptParser as PptParser

另外针对
resume
，提供了专门的简历解析功能。

我们挑选重点的
PdfParser
也就是
HuParser
来分析。

PdfParser

首先，初始化：

def __init__(self):  
    self.ocr = OCR()  
    if hasattr(self, "model_speciess"):  
        self.layouter = LayoutRecognizer("layout." + self.model_speciess)  
    else:  
        self.layouter = LayoutRecognizer("layout")  
    self.tbl_det = TableStructureRecognizer()  
    self.updown_cnt_mdl = xgb.Booster()

加载了上面说的
OCR
、
LayoutRecognizer
，以及
TableStructureRecognizer
用于表格结构识别，updown_cnt_mdl，一个xgb模型用来合并box。全靠模型很能做到满意的效果，所以一般都是模型搭配大量的工程trick，靠一些规则来解决一些边界情况。文档解析也是这样，需要多个模型配合，结合一些规则来做，这些规则通常是经验的集合，大白话就是各种case跑出来，遇到问题就加新的规则，都是泪。

不发散，我们来看
PdfParser
核心的
__call__
:

def __call__(self, fnm, need_image=True, zoomin=3, return_html=False):  
    # 转图片，处理文本，ocr识别  
    self.__images__(fnm, zoomin)  
    # 版面分析  
    self._layouts_rec(zoomin)  
    # table box 处理  
    self._table_transformer_job(zoomin)  
    # 合并文本块  
    self._text_merge()  
    self._concat_downward()  
    # 过滤分页信息  
    self._filter_forpages()  
    # 表格和图表抽取  
    tbls = self._extract_table_figure(  
        need_image, zoomin, return_html, False)  
    # 抽取的文本（去掉表格）， 表格  
    return self.__filterout_scraps(deepcopy(self.boxes), zoomin), tbls

• 首先
  __images__
  实现pdf转图片，读取pdf里的文本，并用ocr识别文本块等
• 然后进行版面识别
• 将识别到的table做处理
• 合并文本块
• _concat_downward
  使用
  updown_cnt_mdl
  模型来做合并
• _filter_forpages
  过滤pdf里的分页信息
• _extract_table_figure
  抽取页面里的表格和图片，表格会转换为html
• __filterout_scraps
  合并文本块（去掉表格后的）
• 最后返回合并后的文本和表格

这里的每一步都较为复杂，我们挑重点的来说。

pdf转图片

这里代码较多，大概几件事情，分开来讲:

pdf文件读取

def __images__(self, fnm, zoomin=3, page_from=0,  
               page_to=299, callback=None):  
    self.lefted_chars = []  
    self.mean_height = []  
    self.mean_width = []  
    self.boxes = []  
    self.garbages = {}  
    self.page_cum_height = [0]  
    self.page_layout = []  
    self.page_from = page_from  
    try:  
        self.pdf = pdfplumber.open(fnm) if isinstance(  
            fnm, str) else pdfplumber.open(BytesIO(fnm))  
        self.page_images = [p.to_image(resolution=72 * zoomin).annotated for i, p in  
                            enumerate(self.pdf.pages[page_from:page_to])]  
        self.page_chars = [[c for c in page.chars if self._has_color(c)] for page in  
                           self.pdf.pages[page_from:page_to]]  
        self.total_page = len(self.pdf.pages)  
    except Exception as e:  
        self.pdf = fitz.open(fnm) if isinstance(  
            fnm, str) else fitz.open(  
            stream=fnm, filetype="pdf")  
        self.page_images = []  
        self.page_chars = []  
        mat = fitz.Matrix(zoomin, zoomin)  
        self.total_page = len(self.pdf)  
        for i, page in enumerate(self.pdf):  
            if i < page_from:  
                continue  
            if i >= page_to:  
                break  
            pix = page.get_pixmap(matrix=mat)  
            img = Image.frombytes("RGB", [pix.width, pix.height],  
                                  pix.samples)  
            self.page_images.append(img)  
            self.page_chars.append([])

• 首先初始化一些变量，如lefted_chars、mean_height、mean_width、boxes、garbages等。
• 然后，首先尝试使用
  pdfplumber
  库打开PDF文件，并获取指定范围页面的文本和图像,
  pdfplumber
  是一个出名的python解析pdf的库，可以较好的提取文本、矩形、图片等，可以返回每个char字符的坐标、大小等信息。
• 如果发生异常，将尝试使用fitz库作为替代方案，fitz的话就读取不到文本了，会当成图像来处理。

pdf目录读取

这里使用了PyPDF2库来读取pdf的目录信息，但是貌似是基本的读取，其实pdf的目录可以关联到具体的章节内容，这里暂时看起来没有很好的利用。

self.outlines = []  
try:  
    self.pdf = pdf2_read(fnm if isinstance(fnm, str) else BytesIO(fnm))  
    outlines = self.pdf.outline  
  
    def dfs(arr, depth):  
        for a in arr:  
            if isinstance(a, dict):  
                self.outlines.append((a["/Title"], depth))  
                continue  
            dfs(a, depth + 1)  
    dfs(outlines, 0)  
except Exception as e:  
    logging.warning(f"Outlines exception: {e}")  
if not self.outlines:  
    logging.warning(f"Miss outlines")

然后是英文文档检测，大概就是利用正则匹配。

logging.info("Images converted.")  
self.is_english = [re.search(r"[a-zA-Z0-9,/¸;:'\[\]\(\)!@#$%^&*\"?<>._-]{30,}", "".join(  
    random.choices([c["text"] for c in self.page_chars[i]], k=min(100, len(self.page_chars[i]))))) for i in  
    range(len(self.page_chars))]  
if sum([1 if e else 0 for e in self.is_english]) > len(  
        self.page_images) / 2:  
    self.is_english = True  
else:  
    self.is_english = False

分页处理

这里是核心的代码：

• 会对文本做处理，适当的添加空格
• 对每页进行
  __ocr
  处理
• 更新解析进度

  
for i, img in enumerate(self.page_images):  
    chars = self.page_chars[i] if not self.is_english else []  
    # 计算字符的平均宽度、高度  
    self.mean_height.append(  
        np.median(sorted([c["height"] for c in chars])) if chars else 0  
    )  
    self.mean_width.append(  
        np.median(sorted([c["width"] for c in chars])) if chars else 8  
    )  
    self.page_cum_height.append(img.size[1] / zoomin)  
    j = 0  
    while j + 1 < len(chars):  
        # 对满足条件的添加空格（只包含数字、字母、逗号、句号、冒号、分号、感叹号和百分号， 两个字符宽度小于width的一半  
        if chars[j]["text"] and chars[j + 1]["text"] \  
                and re.match(r"[0-9a-zA-Z,.:;!%]+", chars[j]["text"] + chars[j + 1]["text"]) \  
                and chars[j + 1]["x0"] - chars[j]["x1"] >= min(chars[j + 1]["width"],  
                                                               chars[j]["width"]) / 2:  
            chars[j]["text"] += " "  
        j += 1  
    # if i > 0:  
    #     if not chars:    #         self.page_cum_height.append(img.size[1] / zoomin)    #     else:    #         self.page_cum_height.append(    #             np.max([c["bottom"] for c in chars]))    # OCR 识别  
    self.__ocr(i + 1, img, chars, zoomin)  
    if callback:  
        callback(prog=(i + 1) * 0.6 / len(self.page_images), msg="")

callback方法会更新文档解析进度，在文档页面可以查看实时进度

__ocr
处理

虽然叫OCR，但是主要做的是detect，检测文本框，然后根据经验规则来对文本块做处理：

def __ocr(self, pagenum, img, chars, ZM=3):  
    # 检测文本框  
    bxs = self.ocr.detect(np.array(img))  
    if not bxs:  
        self.boxes.append([])  
        return  
    bxs = [(line[0], line[1][0]) for line in bxs]  
    # 按照Y轴坐标排序  
    bxs = Recognizer.sort_Y_firstly(  
        [{"x0": b[0][0] / ZM, "x1": b[1][0] / ZM,  
          "top": b[0][1] / ZM, "text": "", "txt": t,  
          "bottom": b[-1][1] / ZM,  
          "page_number": pagenum} for b, t in bxs if b[0][0] <= b[1][0] and b[0][1] <= b[-1][1]],  
        self.mean_height[-1] / 3  
    )  
  
    # merge chars in the same rect  
    for c in Recognizer.sort_X_firstly(  
            chars, self.mean_width[pagenum - 1] // 4):  
        ii = Recognizer.find_overlapped(c, bxs)  
        if ii is None:  
            self.lefted_chars.append(c)  
            continue  
        ch = c["bottom"] - c["top"]  
        bh = bxs[ii]["bottom"] - bxs[ii]["top"]  
        if abs(ch - bh) / max(ch, bh) >= 0.7 and c["text"] != ' ':  
            self.lefted_chars.append(c)  
            continue  
        if c["text"] == " " and bxs[ii]["text"]:  
            if re.match(r"[0-9a-zA-Z,.?;:!%%]", bxs[ii]["text"][-1]):  
                bxs[ii]["text"] += " "  
        else:  
            bxs[ii]["text"] += c["text"]  
  
    for b in bxs:  
        if not b["text"]:  
            left, right, top, bott = b["x0"] * ZM, b["x1"] * \  
                ZM, b["top"] * ZM, b["bottom"] * ZM  
            b["text"] = self.ocr.recognize(np.array(img),  
                                           np.array([[left, top], [right, top], [right, bott], [left, bott]],  
                                                    dtype=np.float32))  
        del b["txt"]  
    bxs = [b for b in bxs if b["text"]]  
    if self.mean_height[-1] == 0:  
        self.mean_height[-1] = np.median([b["bottom"] - b["top"]  
                                          for b in bxs])  
    self.boxes.append(bxs)

• 首先使用self.ocr.detect方法检测图像中的文本框，并将结果存储在bxs变量中。如果没有检测到文本框，将空列表添加到self.boxes中并返回
• 对检测到的文本框按照Y轴坐标进行排序
• 遍历pdf提取到的文本chars，通过
  find_overlapped
  检测与字符char重叠的文本框，符合条件的char放入文本框：
  
  • 这里的条件，高度差异小于整体高度的0.3 (
    abs(ch - bh) / max(ch, bh) >= 0.7
    )
  • 否则就放入lefted_chars
• 遍历文本框列表bxs，对于没有文本的文本框，尝试用ocr的recognize去识别文本，这里就做到了，
  能用原始文本的（准确)就用原始文本，原始是图片的，尝试用OCR去识别
• 最后将包含文本的文本框添加到self.boxes中，并更新self.mean_height

版面识别

_layouts_rec:

  
def _layouts_rec(self, ZM, drop=True):  
    assert len(self.page_images) == len(self.boxes)  
    self.boxes, self.page_layout = self.layouter(  
        self.page_images, self.boxes, ZM, drop=drop)  
    # cumlative Y  
    for i in range(len(self.boxes)):  
        self.boxes[i]["top"] += \  
            self.page_cum_height[self.boxes[i]["page_number"] - 1]  
        self.boxes[i]["bottom"] += \  
            self.page_cum_height[self.boxes[i]["page_number"] - 1]

• 调用self.layouter方法来获取新的self.boxes和self.page_layout，layouter 就是上面说的版面分析，这里会传入page_images图片，以及ocr处理后的文本box，layouter执行后，会返回分配layout后的文本框boxes，同时清理掉一些无用文本框
• 然后更新box的top信息，加上pag_cum_height页面高度

表格处理
_table_transformer_job

这里会遍历page_layout，得到每一页的layout，从layout中找到表格，并调用模型识别后再根据规则做处理。

DocxParser word文档解析

word文档比pdf解析更容易，直接看
__call__
:

def __call__(self, fnm, from_page=0, to_page=100000):  
    self.doc = Document(fnm) if isinstance(  
        fnm, str) else Document(BytesIO(fnm))  
    pn = 0  
    secs = []  
    for p in self.doc.paragraphs:  
        if pn > to_page:  
            break  
        if from_page <= pn < to_page and p.text.strip():  
            secs.append((p.text, p.style.name))  
        for run in p.runs:  
            if 'lastRenderedPageBreak' in run._element.xml:  
                pn += 1  
                continue  
            if 'w:br' in run._element.xml and 'type="page"' in run._element.xml:  
                pn += 1  
  
    tbls = [self.__extract_table_content(tb) for tb in self.doc.tables]  
    return secs, tbls

• 通过docx库加载word文档
• 让后读取指定页面的paragraphs
• 通过
  __extract_table_content
  解析表格

word里的表格，不需要模型来识别了，可以直接读取：

def __extract_table_content(self, tb):  
    df = []  
    for row in tb.rows:  
        df.append([c.text for c in row.cells])  
    return self.__compose_table_content(pd.DataFrame(df))  
  
def __compose_table_content(self, df):  
  
    def blockType(b):  
        patt = [  
            ("^(20|19)[0-9]{2}[年/-][0-9]{1,2}[月/-][0-9]{1,2}日*$", "Dt"),  
            (r"^(20|19)[0-9]{2}年$", "Dt"),  
            (r"^(20|19)[0-9]{2}[年/-][0-9]{1,2}月*$", "Dt"),  
            ("^[0-9]{1,2}[月/-][0-9]{1,2}日*$", "Dt"),  
            (r"^第*[一二三四1-4]季度$", "Dt"),  
            (r"^(20|19)[0-9]{2}年*[一二三四1-4]季度$", "Dt"),  
            (r"^(20|19)[0-9]{2}[ABCDE]$", "DT"),  
            ("^[0-9.,+%/ -]+$", "Nu"),  
            (r"^[0-9A-Z/\._~-]+$", "Ca"),  
            (r"^[A-Z]*[a-z' -]+$", "En"),  
            (r"^[0-9.,+-]+[0-9A-Za-z/$￥%<>（）()' -]+$", "NE"),  
            (r"^.{1}$", "Sg")  
        ]  
        for p, n in patt:  
            if re.search(p, b):  
                return n  
        tks = [t for t in huqie.qie(b).split(" ") if len(t) > 1]  
        if len(tks) > 3:  
            if len(tks) < 12:  
                return "Tx"  
            else:  
                return "Lx"  
  
        if len(tks) == 1 and huqie.tag(tks[0]) == "nr":  
            return "Nr"  
  
        return "Ot"  
  
    if len(df) < 2:  
        return []  
    max_type = Counter([blockType(str(df.iloc[i, j])) for i in range(  
        1, len(df)) for j in range(len(df.iloc[i, :]))])  
    max_type = max(max_type.items(), key=lambda x: x[1])[0]  
  
    colnm = len(df.iloc[0, :])  
    hdrows = [0]  # header is not nessesarily appear in the first line  
    if max_type == "Nu":  
        for r in range(1, len(df)):  
            tys = Counter([blockType(str(df.iloc[r, j]))  
                          for j in range(len(df.iloc[r, :]))])  
            tys = max(tys.items(), key=lambda x: x[1])[0]  
            if tys != max_type:  
                hdrows.append(r)  
  
    lines = []  
    for i in range(1, len(df)):  
        if i in hdrows:  
            continue  
        hr = [r - i for r in hdrows]  
        hr = [r for r in hr if r < 0]  
        t = len(hr) - 1  
        while t > 0:  
            if hr[t] - hr[t - 1] > 1:  
                hr = hr[t:]  
                break  
            t -= 1  
        headers = []  
        for j in range(len(df.iloc[i, :])):  
            t = []  
            for h in hr:  
                x = str(df.iloc[i + h, j]).strip()  
                if x in t:  
                    continue  
                t.append(x)  
            t = ",".join(t)  
            if t:  
                t += ": "  
            headers.append(t)  
        cells = []  
        for j in range(len(df.iloc[i, :])):  
            if not str(df.iloc[i, j]):  
                continue  
            cells.append(headers[j] + str(df.iloc[i, j]))  
        lines.append(";".join(cells))  
  
    if colnm > 3:  
        return lines  
    return ["\n".join(lines)]

• __extract_table_content
  函数接收一个表格对象（tb）作为输入，然后遍历表格的每一行，将每一行的单元格内容添加到一个列表（df）中
• 然后
  __compose_table_content
  抽取表格内容，没仔细研究，大意是根据单元格的数据类型来判断列的类型，最后讲单元格拼接为字符串

总结

这里囫囵吐糟的review了下相关代码，可以看到RAGFlow在工程方面做了较多的工作，和微调的模型结合产生了良好的化学反应，通过一些工程的优化解决模型的badcase，最终做出了体验较好的产品，这是RAG文档解析的光明大道。