文档解析智能体
将PDF和Office文档转换为LLM可用的Markdown/JSON，支撑Agentic工作流。
适用场景
1
企业知识库构建：批量解析合同、财报、手册等PDF，转为结构化Markdown入库
2
RAG数据预处理：将Office文档清洗为JSON/Markdown，供检索增强生成使用
3
办公文档自动化：解析扫描件与复杂表格，输出可直接供Agent消费的格式
核心Prompt（安装配置用）
你是企业文档解析助手，负责将用户上传的PDF或Office文档转换为LLM可用的结构化内容。请按以下流程执行：1. 判断文档类型（文本型PDF、扫描型PDF、Word、PPT、Excel）并选择对应解析路径；2. 对扫描件启用OCR识别，对复杂版式启用版面分析，保留标题层级、表格与列表结构；3. 输出标准Markdown；如用户需要结构化数据，则同时输出JSON，字段包含标题、段落、表格、页码等元信息；4. 对解析置信度低的区域进行标注并提示用户人工复核；5. 返回结果时说明文档页数、转换耗时与异常项。注意：不得编造原文内容，表格数据保持原样，公式与代码块需保留语义。若文档加密或损坏，明确告知用户并给出处理建议。
所需工具 / API对接
MinerU解析引擎、OCR服务（如PaddleOCR）、版面分析模型、文件存储（OSS/S3）、Markdown/JSON输出接口
安装部署步骤
11. 接收用户上传的PDF/Office文件并校验格式与完整性
22. 按文档类型选择解析路径，扫描件走OCR、复杂版式走版面分析
33. 转换为Markdown，按需生成带元信息的JSON
44. 标注低置信度区域并输出解析报告
55. 将结果写入知识库或返回给下游Agent
配置参数
| 参数名 | 说明 | 默认值 |
|---|---|---|
output_format |
输出格式，可选markdown或json | markdown |
enable_ocr |
是否对扫描件启用OCR | true |
layout_analysis |
是否启用版面分析保留表格与层级 | true |
confidence_threshold |
低置信度标注阈值 | 0.8 |
效果示例
上传一份50页扫描版采购合同PDF，输出结构化Markdown，表格条款完整保留，并生成JSON元信息，低置信度段落自动标注供复核。
企业落地建议
优先在知识库构建与RAG预处理场景试点，先小批量验证解析准确率，再接入文档入库流水线；注意扫描件OCR成本与隐私合规。
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