How to Parse a PDF, Part 1 - Unstructured 发布的干货文章，聚焦于解析 PDF 文档的挑战及 Unstructured 平台的解决方案：核心在于其元素化输出和语义保留能力，用户可轻松解析 PDF，获取标题、段落、表格、图像等元素，为 AI 驱动的应用铺平道路核心内容 PDF

How to Parse a PDF, Part 1 - Unstructured 发布的干货文章，聚焦于解析 PDF 文档的挑战及 Unstructured 平台的解决方案：核心在于其元素化输出和语义保留能力，用户可轻松解析 PDF，获取标题、段落、表格、图像等元素，为 AI 驱动的应用铺平道路

核心内容
PDF 因其视觉一致性广受欢迎，但解析其数据却充满挑战，因为它们优先考虑视觉呈现而非机器可读结构。本文是两部分系列的第一部分，介绍如何使用 Unstructured 将复杂的 PDF 转化为结构化的数据单元，为 AI 应用（如 RAG 系统或数据提取）奠定基础，第二部分将探讨具体解析策略。

PDF 解析的难点
1. 复杂布局：PDF 包含多栏文本、图像、表格等，标题、页眉页脚与正文混杂
2. OCR 需求：扫描版 PDF 需 OCR，面临低分辨率、字体多样、手写文本等问题
3. 语义丢失：PDF 缺乏 HTML 那样的语义标签，需从视觉线索推断结构（如粗体表示标题）
4. 格式依赖：视觉格式（如字体大小、斜体）蕴含语义，程序化提取困难

Unstructured 的解决方案
Unstructured 将 PDF 解析为结构化的“文档元素”列表（如标题、段落、表格、图像），每个元素包含内容和元数据（如页面、坐标）。这种方法保留文档的语义结构，便于下游处理。

主要功能
1. 文档元素类型：
• Title：标题或子标题
• NarrativeText：正文段落
• Table：表格数据（以 HTML 格式输出）
• Image：图像及其 Base64 编码
• 其他：如列表项、页眉页脚、电子邮件地址等
2. 元数据：包括页面编号、坐标、文件类型、语言等，便于精准处理
3. 可视化：支持生成元素坐标，绘制边界框，直观展示元素在页面上的位置

使用方式
1. Unstructured API：
• 适合开发者，需 API 密钥和 Python SDK
• 示例代码：通过 Partition Endpoint 解析 PDF，指定策略（如 VLM，使用 GPT-4o 模型）
• 输出：JSON 格式的元素列表
2. Unstructured UI：
• 无代码界面，适合快速实验
• 通过 Interactive Workflow Builder 拖放 PDF，实时查看解析结果
• 步骤：上传文件、选择策略（如 Hi-Res）、运行测试

实际应用
• 图像处理：提取 Base64 编码的图像，解码后显示
• 表格处理：将表格转为 HTML，保留行列结构，便于读取
• 坐标可视化：结合 Pillow 和 pdf2image，绘制元素边界框，验证解析效果

为何重要
Unstructured 的元素化输出超越传统“纯文本”提取，提供语义丰富的结构化数据，解决了 PDF 解析的复杂性。这种方法：
• 保留文档逻辑结构
• 支持按元素类型过滤或差异化处理
• 为 AI 应用（如数据提取、RAG）提供高质量输入

下一步
第二部分将深入探讨 Unstructured 的解析策略（如 Fast、Hi-Res、VLM、Auto），分析其技术原理、适用场景及优劣，帮助用户根据需求选择最佳方案。