Datenbeschaffung & Text-Parsing

Überblick

Text-Parsing und Datenbeschaffung sind kritische Preprocessing-Schritte für LLM-Pipelines und RAG-Systeme. Die Qualität der Extraktion beeinflusst direkt die Ausgabequalität von Modellen.

PDF-Extraktion

LiteParse

Open-Source-Projekt von LlamaIndex für strukturierte PDF-Textextraktion ohne KI-Modelle.

Kernfeature: Spatial Text Parsing – löst das Problem mehrkomplexer Layouts (mehrspaltig, Tabellen, gemischte Formate) durch Heuristiken, nicht durch neuronale Netze. Text wird in sinnvoller Lesereihenfolge extrahiert.

Verfügbare Umgebungen: - Node.js-Bibliothek - Browser-Version (nutzt gleiche Bibliotheken wie Node.js-Variante, ermöglicht direkte PDF-Verarbeitung im Browser)

Use-Case: Preprocessing für RAG, Dokumenten-Verarbeitung, automatisierte Datenerfassung aus PDF-Dokumenten.

Vorteil gegenüber ML-basierten Lösungen: Schnell, deterministisch, keine zusätzlichen Modelle erforderlich. Läuft auch offline und ohne GPU.

Multimodale Retrieval

Sentence Transformers – Multimodal Support

Sentence Transformers erweitert seinen Support auf multimodale Embeddings und Reranker-Modelle. Ermöglicht gemeinsames Embedding von Text und Bildern für verbesserte semantische Suche.

Relevanz für RAG: Unterstützt komplexere Retrieval-Szenarien, bei denen Bilder und Dokumenttext kombiniert werden müssen. Praktisch für Multi-Modal-Applikationen und semantische Suchsysteme.