Вопрос с собеседования · AI и LLM

Как подготовить документы PDF и HTML для RAG?

JuniorRAG
Ещё спрашивают так:
  • Как извлечь текст из PDF для RAG?
  • Какие метаданные хранить у фрагментов?
Коротко

Извлечь текст со структурой: заголовки, списки, таблицы — для HTML это разметка, для PDF — библиотеки разбора (pypdf, pdfplumber, unstructured, docling) или OCR для сканов. Убрать мусор: меню, колонтитулы, номера страниц, повторяющиеся блоки. Разбить на фрагменты с перекрытием, сохраняя метаданные: источник, адрес, заголовок раздела, страница, дата, права доступа.

  • Таблицы при наивном извлечении превращаются в кашу — их обрабатывают отдельно
  • Сканы без текстового слоя требуют OCR
  • Метаданные нужны для ссылок в ответе, фильтров и обновления индекса

А ещё Качество разбора проверяют глазами на выборке документов — до индексации

Подробно

HTML: взять основной контент (без меню и подвала), сохранить иерархию заголовков, преобразовать таблицы в текст или markdown.

PDF:

  • текстовый слой есть — разбор с учётом колонок и порядка чтения;
  • скан — OCR;
  • таблицы — специальные инструменты или мультимодальная модель.

Фрагмент:

{"text": "…", "source": "policy.pdf", "page": 4,
 "section": "Возврат товара", "updated": "2026-09-01",
 "acl": ["support"]}

Проверка. Открыть десяток разобранных документов и сравнить с оригиналом: порядок текста, таблицы, потерянные куски.

Что хотят услышать

  • Извлечение со структурой и очистка.
  • Особые случаи: таблицы, сканы.
  • Фрагменты с перекрытием и метаданными.

Проверьте себя

Один верный вариант. Подумайте, потом откройте ответ.

Показать варианты и ответ
  • ✗Склеить весь текст PDF в одну строку и резать по 1000 символов без метаданных
  • ✗Сканы можно индексировать как есть — эмбеддинги работают с изображениями PDF
  • ✗Склеить весь текст PDF в одну строку вместе с колонтитулами и резать по 1000 символов — больше текста, лучше поиск
  • ✓Текст со структурой, без мусора, фрагменты с метаданными

Связанные вопросы

Партнёр платформы

Разбор собеседования с sotto

После собеседования sotto разбирает разговор: оценка, каждый вопрос — хорошо, частично или слабо, чего не хватило в ответе и над чем поработать к следующему разу. Первые 30 минут бесплатно.

Разбор собеседования