Multimodal Ingestion

Document Processing

Конвейер преобразует PDF, Office-файлы, сканы, таблицы и изображения в структурированный, проверяемый контент для RAG, поиска и агентных процессов.

НазначениеИзвлечение текста, структуры и метаданных
МестоМежду источниками и knowledge index
РезультатNormalized content + provenance
Pipeline

От файла к индексируемому документу

Каждый этап сохраняет связь с исходной страницей, блоком и версией документа.

FLOW / OVERVIEW

Overview

Место компонента в общей архитектуре корпоративной AI-платформы.

Статическая схема: Overview
FLOW / ARCHITECTURE

Architecture

Внутренние компоненты, границы ответственности и основные связи.

Статическая схема: Architecture
FLOW / REQUEST-FLOW

Request Flow

Путь пользовательского запроса через контрольные точки компонента.

Статическая схема: Request Flow
FLOW / DATA-FLOW

Data Flow

Движение данных, контекста и результатов внутри системы.

Статическая схема: Data Flow
Capabilities

Основные функции

Парсер выбирается по типу и качеству документа; OCR и vision не должны применяться ко всем файлам без необходимости.

OCR

OCR

Распознавание сканов, фотографий, печатей и многоязычного текста с confidence score.

VIS

Vision

Описание диаграмм, графиков и визуальных элементов, которые теряются при text extraction.

PDF

PDF & Office

Извлечение заголовков, списков, сносок, формул, комментариев и структуры страниц.

TAB

Tables

Восстановление строк, колонок, объединённых ячеек и экспорт в структурированный формат.

CHT

Charts

Связь подписей, легенды и значений с текстовым контекстом документа.

SEC

Document Security

Антивирус, sandbox, DLP/OCR inspection, проверка архивов и активного содержимого.

Варианты реализации

Parsing stack

Docling, Marker и Unstructured — примеры компонентов. В enterprise-конвейере обычно требуется маршрутизация между несколькими parser/OCR backend.

DOC

Docling

Layout-aware conversion

Структурное извлечение PDF/Office с таблицами, блоками и документной моделью.

MRK

Marker

PDF to structured text

Конвертация сложных PDF в Markdown/JSON для последующей нормализации.

UN

Unstructured

Multi-format partitioning

Унифицированная обработка разных форматов и разбиение на типизированные элементы.

Куда дальше

Связанные технические разделы

Продолжите по соседнему слою архитектуры или вернитесь к полной карте технических материалов.

RAG Retrieval pipeline, reranking, grounding и цитирование источников. Vector Database Semantic и hybrid search, индексы, фильтры и tenancy. LLM Firewall Защита prompt, output, vision, документов и tool-вызовов.
Вернуться в технический раздел →

Разобрать ваш AI-контур

Можно начать с короткой архитектурной сессии: выбрать первый сценарий, определить данные, модельный маршрут, требования к железу, риски и пилотные метрики.

Открыть каталог схем Форма откроет подготовленное письмо, чтобы не отправлять данные через сторонний сервис.