如何通过查询自动提取大文本数据？寻求适配多页法语PDF规则文档的服务

核心思路：拆分文档+适配大上下文的模型处理 #

针对数百页法语行业规则PDF的查询需求，避开大模型token限制和图像处理的弊端，可从以下方向落地：

1. 文档预处理：跳过图像转译，直接提取纯文本 #

• 用pdftotext或PyPDF2这类工具直接将PDF提取为纯文本，完全绕开Textract依赖图像处理的问题
• 按行业规则的逻辑结构（比如条款章节、主题分类）拆分文本为若干小片段，每个片段控制在目标模型的token上限内，同时保证单片段的语义完整性

2. 本地部署开源大模型：支持大上下文窗口 #

• 选用适配长文本的开源模型（如Llama 2 70B的100k上下文版本、Mistral-8x7B-v0.1的32k上下文版本），本地部署后直接加载拆分后的文本片段进行查询
• 搭配FAISS、Chroma这类向量数据库：先将拆分的文本片段转为向量存储，查询时先通过语义检索定位相关片段，再送入模型生成答案，既解决token限制，又提升查询精准度

3. 云端大模型的分段检索方案 #

• 若不愿本地部署，可采用"分段索引+定向拼接"的方式使用云端服务：
  • 先给拆分后的每个文本片段做关键词或语义标记
  • 查询时先匹配出高度相关的片段，将这些片段拼接后送入大模型（控制总token在模型上限内），让模型基于匹配到的内容生成精准答案
• 优先选择对多语言（尤其是法语）支持成熟的模型，避免翻译偏差影响规则解读

4. 垂直行业工具替代 #

• 如果所在行业有专门的规则检索系统，优先选用这类工具——它们针对行业规则的结构、术语和查询逻辑做了深度优化，比通用大模型的适配性更强

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Sigma