將高準確度的解析結果轉化為適用於 RAG 知識庫的可靠資料

• 表格資料大量遺失

  傳統 OCR 難以正確處理複雜表格結構，合併儲存格與跨頁表格等內容經常出現錯位、斷裂，甚至直接遺失。

• 版面結構遭到破壞

  多欄排版、圖文混排與側邊欄等複雜版面在解析過程中容易被拆散，導致原始閱讀順序遺失。

• 區塊切分品質不佳

  缺少文件結構資訊時，Chunk 切分缺乏適當依據，容易破壞語意完整性，直接影響檢索成效。

• RAG 回答不夠準確

  低品質的解析結果會降低向量檢索成效，最終導致大型 AI 模型產生錯誤、偏離上下文或不相關的答案。

1. 文件上傳

   PDF／掃描檔／Word／PPT／Excel／圖片

2. 文件解析

   ComPDF AI 版面分析與內容擷取

3. 智慧分塊

   依據文件結構與層級進行語意切分

4. 向量化處理

   建立向量資料庫

5. 語意檢索

   依據向量相似度檢索相關內容

6. LLM 智慧生成

   根據上下文產生準確的問答結果

ComPDF AI：輸出 Markdown／JSON 結構化資料，可直接串接向量化流程與主流 RAG 框架。