AI提示词工程实战：从PDF文档构建高效提示词库

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在日常开发中，我们经常需要从 PDF 文档中提取信息构建 AI 提示词库。但这个过程会遇到几个典型问题：

PDF 格式复杂多样，有些是扫描件，有些是加密文档，还有复杂的表格和排版
多语言混合文档处理困难，特别是中英文混排的情况
缺乏有效的版本控制方法，难以追踪提示词的迭代过程
提取的内容质量参差不齐，需要大量人工校验

Tesseract OCR
优点：开源免费，支持多种语言，本地运行
缺点：对复杂版式识别率较低，需要大量调参
Azure Read API
优点：云端服务，识别准确率高，支持自动版式分析
缺点：收费服务，有网络延迟

正则表达式
适合规则明确、结构简单的文档
处理速度快但灵活性差
NLP 模型
可以理解语义，处理复杂结构
需要更多计算资源

import fitz  # PyMuPDF
import logging

logger = logging.getLogger(__name__)

def extract_text_from_pdf(pdf_path):
    try:
        doc = fitz.open(pdf_path)
        text = ""
        for page in doc:
            # 处理复杂版式的技巧
            blocks = page.get_text("blocks")
            blocks.sort(key=lambda b: (b[1], b[0]))  # 按 Y,X 坐标排序
            text += "\n".join([b[4] for b in blocks if b[6] == 0])  # 只提取文本块
        return text
    except Exception as e:
        logger.error(f"解析 PDF 失败: {e}")
        raise