RAG 检索增强生成实践：文档加载与解析

作者：袖梨 2026-09-13

在 RAG 工程中，文件进入向量化流程之前，必须先被转换为包含正文和元数据的统一 Document 对象。电子 PDF、扫描件以及 Word、Markdown 等格式的底层结构并不相同，使用同一种读取方式往往会丢失内容或结构。接下来将从 Spring AI 的解析组件入手，说明本地抽取、云端 OCR 与自动分流的实现思路。

技术栈：Spring AI 1.1.2 · Spring AI Alibaba 1.1.2 · Spring Boot 3.5.9 · JDK 21+

1. 文档加载与解析概述

1.1 文档解析做什么

文档解析是把各种格式的原始文件（PDF / Word / Markdown / HTML / 图片……）抽取成带文本 + 元数据的统一 Document 对象，作为 RAG 索引的第一步：

原始文件 → 解析 → List<Document>

本文只讲**「解析」这一步**：框架提供了哪些解析组件、怎么调用，以及电子件 / 扫描件分别用什么策略。

1.2 统一数据模型 Document

不管原始文件是 PDF、Word 还是图片，所有解析组件最终都输出同一种对象 —— Document：

public class Document {
    private String id;                    // 唯一标识
    private Map<String, Object> metadata; // 来源、文件名、页码、格式等
    private String text;                  // 抽取出的正文文本
    private Media media;                  // 图片/音频等多媒体（可选）
}

Document doc = Document.builder()
        .id(UUID.randomUUID().toString())
        .text("这是一段被抽取出来的正文……")
        .metadata(Map.of(
                "source", "/data/report.pdf",
                "file_name", "report.pdf",
                "page_number", 3,
                "file_type", "application/pdf"))
        .build();

记住一点即可：所有解析组件的入口方法都返回 List<Document>。元数据 metadata 建议在解析时尽量填全（来源、页码、格式等），方便后续追溯。

2. 文档解析组件

2.1 组件总览

Spring AI 及 Spring AI Alibaba 提供了覆盖常见格式的解析组件，用法高度一致——都是 new XxxReader(...).read()（云解析为 parse()），返回 List<Document>：

文档类型	组件类	依赖	适用场景
通用多格式	`TikaDocumentReader`	`spring-ai-tika-document-reader`	格式不确定时的首选，自动识别 pdf/word/ppt/html 等
纯文本	`TextReader`	Spring AI 核心内置	txt 等纯文本，可指定编码
JSON	`JsonReader`	Spring AI 核心内置	按字段 / JSON Pointer 抽取
Markdown	`MarkdownDocumentReader`	`spring-ai-markdown-document-reader`	按标题/分割线/代码块结构化
PDF（按页）	`PdfDocumentReader`	`spring-ai-pdf-document-reader`	电子件 PDF，按页生成 Document
PDF（按段落）	`ParagraphPdfDocumentReader`	Spring AI Alibaba	电子件 PDF，按段落/目录切分，颗粒度更细
Word	`DocxDocumentReader`	Spring AI Alibaba	基于 Apache POI 解析 docx
HTML	`JsoupDocumentReader` / `HtmlDocumentReader`	`spring-ai-jsoup-document-reader` / Alibaba	CSS 选择器精准抽取正文
云解析 / OCR	`DashScopeDocumentParser`	`spring-ai-alibaba-starter-document-parser`	扫描件 OCR + 表格/公式/版面理解

⚠️ Spring AI Alibaba 的 Reader 分散在多个社区模块，具体 artifact 坐标随补丁版本可能调整，以 1.1.2 对应 BOM 为准，必要时用 mvn dependency:tree 核对。

下面精讲三个最有代表性的组件，其余格式用法一致，照总览表按需选用即可。

2.2 通用解析：TikaDocumentReader（首选）

不确定格式时，交给 Apache Tika 自动识别，一个类搞定所有格式：

TikaDocumentReader reader = new TikaDocumentReader(new ClassPathResource("slides.pptx"));
List<Document> docs = reader.read();

它只做「文本抽取」这一件事，内部流程如下：

格式探测：读取文件头（magic bytes）自动识别真实类型，pdf/word/ppt/html 等无需手动指定；
分发解析器：按识别出的类型交给 Apache Tika 内置解析器（PDFBox 解析 pdf、POI 解析 office、Jsoup 解析 html 等）；
抽取文本：提取纯文本内容，附上文件名、格式等元数据，生成 Document。

边界：Tika 只抽取文本层，不做 OCR、不做版面理解、也不保留表格结构。适合「有文字、版式简单」的文档；扫描件、复杂表格、公式仍需走云解析。

2.3 电子件 PDF 解析

电子件 PDF 有文本层，本地直接抽取即可，按粒度分两种：

// 按页：每 1 页生成 1 个 Document，带 page_number 元数据
PdfDocumentReader pdfReader = new PdfDocumentReader("classpath:report.pdf",
        PdfDocumentReaderConfig.builder()
                .withPageTopMargin(0)
                .withPageBottomMargin(0)
                .withPagesPerDocument(1)
                .build());

// 按段落：按段落/目录结构切分，颗粒度更细，适合有目录的技术手册
ParagraphPdfDocumentReader paragraphReader = new ParagraphPdfDocumentReader(
        "classpath:spec.pdf",
        PdfDocumentReaderConfig.builder()
                .withReversedParagraphPosition(true)  // 适配不同 PDF 坐标体系
                .withPageTopMargin(0)
                .withPagesPerDocument(13)             // 限制单个 Document 承载页数
                .build());

选择：文档有清晰目录/段落 → ParagraphPdfDocumentReader；普通无结构文档 → PdfDocumentReader。

2.4 云解析与 OCR：DashScopeDocumentParser

平台：阿里云百炼 DashScope 的文档智能解析服务，Spring AI Alibaba 原生支持，DashScopeDocumentParser 就是它的官方封装。

所谓「云解析」，就是把文档上传到阿里云，由云端的文档智能模型完成解析，而不是在本机用 PDFBox/POI 这类本地库解析：

	本地解析（Tika/PDFBox/POI）	云解析（DashScope）
解析位置	本机 JVM 内	阿里云服务端
能力	只抽取文本层	文本 + OCR + 版面 + 表格/公式
能否处理扫描件	不能	能（云端 OCR 引擎）
成本 / 延迟	免费、毫秒级、可离线	付费、较慢（异步）、需联网

核心能力：

处理本地库搞不定的文档：扫描件、图片型 PDF、复杂表格、数学公式、多栏排版；
输出结构化结果（Markdown / JSON），文字、表格、版面信息都保留；
支持长文档多页解析，一次提交整份文件，云端按页/版面拆解。

处理流程（异步）：

提交文档（上传文件或给 URL）
   → 云端解析引擎处理（版面分析 / OCR / 表格结构化）
   → 客户端轮询任务结果
   → 返回结构化数据 → SDK 转成 Document

DashScopeDocumentTransformer transformer = new DashScopeDocumentTransformer(
        DashScopeDocumentTransformerConfig.builder()
                .detailLevel(DashScopeDocumentTransformerConfig.DetailLevel.HIGH) // HIGH 启用 OCR + 版面理解
                .build());

DashScopeDocumentParser parser = new DashScopeDocumentParser(transformer);

// 入口是 parse()，图片 / PDF 都能转成 List<Document>
List<Document> docs = parser.parse(new FileSystemResource("/data/扫描合同.pdf"));

detailLevel 两个档位：LOW 仅抽取文本（电子件够用）；HIGH 追加 OCR + 版面理解（扫描件必需）。

适合场景：RAG 知识库、合同、报表、公文扫描件等对解析质量要求高的场景。它可直接替换 RAG 里的 loader，把「图片 / PDF → Document 对象」这一步交给云解析。

接入方式：DashScopeDocumentParser 底层直接调用 DashScope 的多模态解析接口——图片直接上传，PDF 分页渲染成图片上传，云端完成 OCR + 版面理解后返回结构化结果，再由 SDK 封装成 Document。

2.5 其他格式速览

以下组件用法与上面完全一致，按需选用即可：

// 纯文本
new TextReader("classpath:notes.txt", StandardCharsets.UTF_8).read();

// JSON：抽取指定字段
new JsonReader(new ClassPathResource("data.json"), "title", "content").read();

// Markdown：按标题/分割线结构化
new MarkdownDocumentReader(resource, MarkdownDocumentReaderConfig.builder()
        .withHorizontalRuleCreateDocument(true).build()).read();

// Word
new DocxDocumentReader(new ClassPathResource("合同.docx")).read();

// HTML：CSS 选择器精准抽取正文
new JsoupDocumentReader("https://example.com/news", JsoupDocumentReaderConfig.builder()
        .withSelector("article.content").build()).read();

3. 电子件与扫描件的解析策略

解析前先回答一个问题：这份 PDF 是电子件还是扫描件？ 答案不同，解析路径完全不同。

3.1 两类文档的区别

维度	电子件	扫描件
本质	有文本层（文字可选中、复制）	每页就是一张图片，文字印在像素里
解析方式	本地直接抽文本	必须 OCR 识别
成本 / 延迟	免费、毫秒级、可离线	付费、秒级、需联网
质量	文字准确	受分辨率、倾斜、污渍影响

3.2 程序怎么判断：文本层探测

核心思路：尝试抽取文本，文本量低于阈值即判定为扫描件。

private static final int SCAN_THRESHOLD = 50;   // 每页平均字符数低于该值 → 扫描件

public boolean hasTextLayer(Resource pdf) {
    TikaDocumentReader reader = new TikaDocumentReader(pdf);
    int totalChars = reader.read().stream()
            .mapToInt(d -> d.getText().length())
            .sum();
    int pages = estimatePageCount(pdf);          // 用 PDFBox 读取页数
    return totalChars / Math.max(pages, 1) > SCAN_THRESHOLD;
}

阈值是启发式的：电子件每页通常数百到上千字符；扫描件抽出来的文本几乎为空。生产上可结合「是否含图片型页面」进一步判断。

3.3 电子件：本地抽取

电子件有文本层，本地直接抽取即可（组件用法见 2.3 节）：

打开 PDF → 读取文本层 → 按页 / 按段落聚合 → 生成 Document

文档有目录/段落 → ParagraphPdfDocumentReader（按段落，颗粒度更细）
普通无结构 → PdfDocumentReader（按页）

3.4 扫描件：OCR 解析

扫描件没有文本层，必须走 OCR（组件用法见 2.4 节）：

图片页 → 版面分析 → OCR 逐块识别 → 表格/公式结构化 → 按阅读顺序拼接 → 生成 Document

路线选择：文档专项 OCR vs 通用 VL 模型

维度	文档专项 OCR（推荐）	通用 VL 模型批量处理
输出结构	Markdown 自带标题层级	每页自由文本，无跨页关联
跨页表格	自动关联，结构完整	上一页下半截与下一页上半截无法关联
阅读顺序	保持	容易颠倒
开发量	`parse()` 一行搞定	分页 + 逐页请求 + prompt + 拼接 + 修复
成本 / 稳定性	低 / 稳	高 / 差

一句话：文档专项 OCR 是「产品级封装」，通用 VL 只是「看得懂图的原材料」。前者输出自带层级，清洗只做简单去噪、分片可利用标题元数据，RAG 效果更好。

两条注意事项：

大 PDF 先分页再解析：不要一次性把几百页图片塞给模型，容易超时、超限。
涉密文档严禁走公有云 OCR：敏感合同、涉密文档只能私有化部署开源 OCR 模型。

3.5 决策树（一图总结）

flowchart TD
    A[收到 PDF] --> B{文本层探测<br/>有文字吗}
    B -->|有 = 电子件| C[本地解析<br/>PdfDocumentReader / ParagraphPdfDocumentReader]
    B -->|无 = 扫描件| D[云端 OCR<br/>DashScopeDocumentParser HIGH]
    B -->|部分页无/不确定| D
    C --> E[生成 Document]
    D --> E

4. 文档解析工程实现

4.1 工程依赖（pom.xml）

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0"
         xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance"
         xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0 https://maven.apache.org/xsd/maven-4.0.0.xsd">
    <modelVersion>4.0.0</modelVersion>

    <parent>
        <groupId>org.springframework.boot</groupId>
        <artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId>
        <version>3.5.9</version>
        <relativePath/>
    </parent>

    <groupId>com.example</groupId>
    <artifactId>rag-document-parse</artifactId>
    <version>1.0.0</version>
    <name>rag-document-parse</name>
    <description>基于 Spring AI 的文档解析示例工程</description>

    <properties>
        <java.version>21</java.version>
        <spring-ai.version>1.1.2</spring-ai.version>
        <spring-ai-alibaba.version>1.1.2</spring-ai-alibaba.version>
    </properties>

    <dependencies>
        <!-- 文档云解析（含 OCR）与 Tika 多格式兜底 -->
        <dependency>
            <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-alibaba-starter-document-parser</artifactId>
        </dependency>

        <!-- PDF 电子件本地解析（基于 PDFBox，按页抽取文本层） -->
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.ai</groupId>
            <artifactId>spring-ai-pdf-document-reader</artifactId>
        </dependency>
    </dependencies>

    <dependencyManagement>
        <dependencies>
            <!-- Spring AI 依赖版本统一管理 -->
            <dependency>
                <groupId>org.springframework.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
            <!-- Spring AI Alibaba 依赖版本统一管理 -->
            <dependency>
                <groupId>com.alibaba.cloud.ai</groupId>
                <artifactId>spring-ai-alibaba-bom</artifactId>
                <version>${spring-ai-alibaba.version}</version>
                <type>pom</type>
                <scope>import</scope>
            </dependency>
        </dependencies>
    </dependencyManagement>

    <build>
        <plugins>
            <!-- 打包为可执行 Jar -->
            <plugin>
                <groupId>org.springframework.boot</groupId>
                <artifactId>spring-boot-maven-plugin</artifactId>
            </plugin>
        </plugins>
    </build>
</project>

说明：spring-ai-alibaba-starter-document-parser 已包含云解析（OCR）与 Tika 兜底；如需其它格式（Word/Markdown/HTML），再按 2.1 总览表补充对应 reader 依赖。

4.2 应用配置（application.yml）

spring:
  ai:
    dashscope:
      api-key: ${DASHSCOPE_API_KEY}   # 云解析 OCR 用

云解析真正「必须指定」的只有两项，其余都有默认值：

配置	是否必须	说明
开通百炼「文档解析」服务	必须	阿里云控制台开通，否则调用报「未开通」
`spring.ai.dashscope.api-key`	必须	认证凭证，本地解析不需要
`detailLevel`（代码里）	可选	LOW 抽文本 / HIGH 加 OCR+版面，默认 LOW
endpoint / baseUrl	一般不用	SDK 内置官方地址，仅私有化/专有云/自定义网关时才改

对比：本地解析（Tika/PDFBox）零配置就能跑；云解析至少要「开通服务 + API Key」两项。

4.3 解析组件配置与自动分流

@Configuration
public class ParseConfig {

    /** 电子件：段落级解析 */
    @Bean
    public ParagraphPdfDocumentReader paragraphPdfReader() {
        return new ParagraphPdfDocumentReader("classpath:docs/*.pdf",
                PdfDocumentReaderConfig.builder()
                        .withPagesPerDocument(13)
                        .build());
    }

    /** 扫描件 / 复杂版面：云端 OCR */
    @Bean
    public DashScopeDocumentParser dashScopeParser() {
        DashScopeDocumentTransformer transformer = new DashScopeDocumentTransformer(
                DashScopeDocumentTransformerConfig.builder()
                        .detailLevel(DashScopeDocumentTransformerConfig.DetailLevel.HIGH)
                        .build());
        return new DashScopeDocumentParser(transformer);
    }
}

@Service
@RequiredArgsConstructor
public class DocumentParseService {

    private final ParagraphPdfDocumentReader paragraphPdfReader;
    private final DashScopeDocumentParser dashScopeParser;

    private static final int SCAN_THRESHOLD = 50; // 每页平均字符数阈值

    /** 按「电子件 / 扫描件」自动选择解析策略 */
    public List<Document> parsePdf(Resource pdf) {
        if (hasTextLayer(pdf)) {
            // 电子件：本地快速解析
            return paragraphPdfReader.read();
        }
        // 扫描件：云端 OCR + 版面理解
        return dashScopeParser.parse(pdf);
    }

    private boolean hasTextLayer(Resource pdf) {
        TikaDocumentReader reader = new TikaDocumentReader(pdf);
        int totalChars = reader.read().stream()
                .mapToInt(d -> d.getText().length())
                .sum();
        int pages = estimatePageCount(pdf);
        return totalChars / Math.max(pages, 1) > SCAN_THRESHOLD;
    }

    private int estimatePageCount(Resource pdf) {
        // 用 PDFBox 读取页数（示例略，或从元数据取）
        return 1;
    }
}

5. 最佳实践与常见问题

场景	建议
规整电子版 PDF	`ParagraphPdfDocumentReader` / `PdfDocumentReader`，离线免费
扫描件 / 拍照件	必须走 `DashScopeDocumentParser`（HIGH），本地无法 OCR
复杂表格/公式/双栏	云解析（HIGH）版面理解最强
混合多格式目录	`TikaDocumentReader` 兜底自动识别
成本敏感	本地 Reader 处理电子件，仅扫描件/关键件走云