全面解析非结构化数据提取技术，掌握表格数据转文本的高效解决方案。

核心内容：
1. 非结构化数据提取的现实挑战与业务需求
2. 多模态技术在非结构化数据处理中的关键应用
3. RAG技术对垂直领域回答能力的显著提升

一个常见的业务痛点：如何将图片或PDF中复杂的表格数据转换为纯文本，同时完整保留表格的排版布局？这本身已足够棘手，但实际文档远不止单一模式——文本、图片、表格、公式往往交错共存。面对这种复合型的非结构化数据，究竟有哪些可行的方法可以应对？

实际上，这类非结构化文本在真实业务场景中反而更为普遍，处理起来也确实令人头疼。概括来说，整体思路可以参考OmniParser等框架：首先读取整个文档并分割为单页，然后对每一页数据结合YOLOv8等模型进行区域检测与切分。针对文本、图片、表格、公式等不同形式，通过检测模型获取对应模块后，分别送入各自的SOTA识别模块——可以结合传统技术，也可以调用多模态模型，例如表格内容识别可采用Table-LLaVA等方案。最后，将提取的信息向量化存入数据库，并借助RAG技术显著提升基座大模型在垂直领域的回答能力。

当然，非结构化数据信息提取的方法日新月异，各种前沿思路层出不穷。持续学习、在实践中不断总结，才是应对这类挑战的关键。