文档智能解析技术链路是指一系列算法和工具的组合，其作用是将电子文档中的非结构化文本内容解析为结构化的数据，从而实现信息的提取与管理。这一技术链路一般会涉及到OCR（光学字符识别）技术，用于从扫描文档或图像中提取文本信息。在文档解析的过程中，会通过不同的技术方案对文档进行版式分析、表格解析和内容整理等，最终构建起文档层级关系，并与知识图谱等技术结合，以实现更加智能化的文档理解。
文档层级关系的构建旨在模拟人类阅读时对文档结构的理解，比如将文档内容分解为标题、正文、图像、表格等多个层级，以便于计算机进行有效的信息检索和管理。这一过程通常会结合页面版式分析技术，通过目标检测任务对文档进行区域划分和标签定义，这些标签可能包括正文、标题、图片、图片标题、表格、表格标题、页眉、页脚、注释、公式等等。
在多模态图索引构建与多模态检索中，通常会使用各种深度学习模型来实现文档内容的智能索引和检索，这些模型往往需要大量的训练数据来确保其效果。多模态检索是指同时利用文本、图像等不同模态的信息来进行查询，以期得到更加准确的检索结果。
知识图谱技术则主要用于解决文档中语义信息的关联和细粒度问题，通过构建实体及其关系的网络，来对文档中的知识结构进行表示。知识图谱在文档解析中的应用，能够帮助系统更好地理解文档内容，并为用户提供更加智能的查询和分析服务。
文档多模态RAG（Retrieval Augmented Generation）相关工作进展，则表明目前研究者们正在探索将检索增强生成模型应用于文档解析领域，通过结合已有的知识库，来提升文本生成的质量和准确性。文档智能解析技术链路的演变涉及到从传统的OCR-PIPELINE方案到OCR-Free的多模态方案，再到PDF-Parse的转变，每一步的发展都是为了提高文档解析的准确度和效率。
在OCR-PIPELINE方案中，通过版式分析、表格解析、段落合并等步骤，可以输出边界框信息和版式标签信息，但存在泛化性较差、精度不高等问题。而OCR-Free的方案虽然可以端到端直接处理文档，但不支持区域分块、速度慢、消耗资源多，且容易出错。PDF2TEXT方案虽快速，但不支持扫描文档，处理质量也不尽人意。
版式分析是文档解析中的关键步骤，当前多数研究集中于改善版式分析模型的泛化性，并解决与文档类型强相关的问题。360LayoutAnalysis是一个较好的示例，它通过轻量化模型（如基于yolov8训练的模型）来实现快速的版式分析，覆盖中文论文、英文论文、中文研报、教材等不同领域，并支持通用场景模型。
表格解析则是文档解析中的一大难点，因为表格的类型多样，包括多线表、缺线表等，并且可能跨页，这使得表格解析的难度增加。传统方案中，基于分割和基于检测的方案各有利弊，多模态方案如table2mardown、table2latex等，能够提高表格解析的准确性。
文档智能解析技术链路的发展，不仅需要综合运用OCR技术、版式分析、表格解析等基础技术，还需要知识图谱和大模型技术的支持，以实现对文档内容的深入理解，最终达到提升文档解析效率和质量的目标。而多模态GraphRAG的研究和应用，则为这一领域的发展带来了新的思路和可能。
