基于Clawhub PDF解析的语义检索知识库构建实战

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在日常工作中，我们经常需要处理大量的 PDF 文档，比如技术文档、论文、报告等。传统的 PDF 内容检索方式主要依赖关键词匹配，这种方式存在几个明显的问题：

关键词匹配无法理解同义词和近义词，比如搜索 ” 机器学习 ” 可能错过包含 ”ML” 的文档
无法处理语义相关性，比如搜索 ” 图像处理方法 ” 不会返回包含 ” 计算机视觉技术 ” 的文档
对长尾查询效果差，特别是当查询词在文档中出现频率低但语义相关时

我们的解决方案包含三个核心组件：

PDF 文本提取和结构化处理 – 使用 Clawhub
文本向量化 – 采用 BERT 等预训练模型
向量检索系统 – 基于 FAISS 或 Milvus 构建

整个系统的工作流程如下：

PDF 文档 → Clawhub 解析 → 文本预处理 → BERT 向量化 → 向量数据库 → 查询处理 → 结果返回

import clawhub
from typing import List

def extract_text_from_pdf(pdf_path: str) -> List[str]:
    """
    使用 Clawhub 提取 PDF 文本内容
    :param pdf_path: PDF 文件路径
    :return: 分段文本列表
    """
    try:
        # 初始化解析器
        parser = clawhub.PDFParser()

        # 解析 PDF
        document = parser.parse(pdf_path)

        # 获取分段文本
        paragraphs = []
        for page in document.pages:
            paragraphs.extend([p.text for p in page.paragraphs])

        return paragraphs
    except Exception as e:
        print(f"解析 PDF 失败: {str(e)}")
        return []

from sentence_transformers import SentenceTransformer
import numpy as np

# 加载预训练模型
model = SentenceTransformer('paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2')

def text_to_vector(text: str) -> np.ndarray:
    """
    将文本转换为向量
    :param text: 输入文本
    :return: 768 维向量
    """
    return model.encode(text)

import faiss

class VectorIndex:
    def __init__(self, dimension: int = 768):
        self.index = faiss.IndexFlatL2(dimension)

    def add_vectors(self, vectors: np.ndarray):
        """
        添加向量到索引
        :param vectors: 向量数组
        """
        self.index.add(vectors)

    def search(self, query_vector: np.ndarray, k: int = 5) -> tuple:
        """
        相似向量搜索
        :param query_vector: 查询向量
        :param k: 返回结果数量
        :return: (距离, 索引)
        """
        return self.index.search(query_vector, k)