待验证50% 置信解决方案精确时间

作者采用混合解析路由：用PyMuPDF/pdfplumber本地处理密集文本和标准结构化表格，Vision LLM被严格限定为仅处理无法OCR的扫描图形和手写批注的二级回退方案

1

来源数

50%

置信度

长期有效

时效性

2026/8/21

首次发现

来源

零成本Agentic RAG架构：为何LLM是最不可靠的节点

相关事实

待验证归一化处理中PDF解析可使用PyMuPDF或pdfplumber，Word文档处理常用python-docx，图片OCR可用Tesseract或PaddleOCR71% 相似待验证大模型驱动型解析器采用视觉-语言联合理解路径，将PDF页面渲染为图像后由视觉编码器提取版面特征，再结合语言模型推理输出结构化文本69% 相似已验证PDF本质上是面向打印的页面描述语言，内部存储字符的绝对坐标而非语义结构，导致扫描版需OCR、多栏排版顺序错乱、表格丢失行列关系等解析挑战67% 相似

引用此条事实

Stable URI

https://kongchang.com/claim/782555

API

curl https://kongchang.com/api/v1/knowledge/claims/782555

MCP

get_claim(id=782555)