Document Retrieval-Aware Chunking (D-RAC): Universal Retrieval-Aware Ingestion of Enterprise Documents via PDF Normalization and Multimodal Markdown Conversion
文档检索感知分块 D-RAC：通过 PDF 归一化与多模态 Markdown 转换实现通用企业文档摄入
🧭 企业文档 RAG 摄入与分块
AI Research Team, Yellow.ai
D-RAC 将任意文档先归一为 PDF，再用多模态 LLM 转检索优化 Markdown 后按 ID 规划分块，显著降本
📌 工作参考价值（4 点）
- 对电商/广告团队构建产品文档、招商政策、客服知识库等 RAG 时，可先统一归一化为 PDF，再用单个多模态 LLM 转 Markdown，避免为 DOCX/PPTX/XLSX/扫描件分别开发解析器。
- 将表格改写为自包含 prose、保留标题层级，能显著提升商品规格表、价格政策等表格密集文档的 chunk 检索召回。
- 分块规划只在 ID 层级做、不重写文本，既降低 token 成本又避免幻觉，适合离线大批量摄入文档并保持可复现、可审计。
- 报告中 token 减少 95.7%、分块成本降低 77.8%~85.6%、时间降低 75%、线性扩展到 500+ 页，可直接作为内部 RAG 摄入预算与架构选择的参考。