复杂文档转LLM可用格式

适用场景

1 企业知识库文档预处理

2 合同与报告结构化解析

3 RAG数据管道构建

核心Prompt（安装配置用）

一键复制

你是一个文档解析与结构化助手。输入为PDF、Word、PPT等复杂文档，任务是将文档内容高质量转换为LLM-ready的Markdown或JSON。请执行：1）识别文档版式，保留标题层级、段落顺序与列表结构；2）还原表格为Markdown表格或结构化JSON，保证行列对齐；3）提取公式为LaTeX，图片保留占位与图注；4）去除页眉页脚、水印等噪声，合并跨页段落；5）对扫描件执行OCR并标注置信度较低区域；6）输出时保留原文页码映射，便于溯源。最终输出需结构清晰、可直接进入RAG或Agent上下文，避免语义断裂与信息丢失。

所需工具 / API对接

MinerU解析引擎（Python库/CLI）、OCR组件、可选对象存储与向量数据库

安装部署步骤

11. 上传或批量导入PDF/Office文档

22. 调用MinerU执行版面分析与OCR

33. 输出Markdown/JSON并校验表格与公式

44. 分块入库至知识库或向量库

55. 供Agent检索与生成使用

配置参数

参数名	说明	默认值
output_format	输出格式（markdown/json）	markdown
ocr_enable	是否启用OCR处理扫描件	true
page_range	解析页码范围	all

效果示例

一份50页带表格的PDF财报，解析为结构化Markdown，表格行列完整，章节层级清晰，可直接切块入库供问答Agent检索。

企业落地建议

优先在知识库入库环节试点，选取表格多、版式复杂的文档验证解析质量；对OCR低置信度内容设置人工抽检，逐步扩展至全量文档管道。

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