在大模型盛行的时代，能高效处理海量文档的 RAG（检索增强生成）方案正成为企业的刚需。但现实是：高延迟、高成本、低吞吐，拦住了大多数人。而 Google 最新发布的 Gemini 2.0 Flash，用一次性能的“降维打击”，让 PDF 转文本、并行摄取、快速问答不再遥不可及。
首先将每个 PDF 页面转换为图像，然后将它们发送以进行 OCR，只是为将原始文本转换为可用的 HTML 或 Markdown。接下来，您仔细检测并重新构建每个表，将内容切成块以进行语义检索，最后将它们全部插入到矢量数据库中，整个成本是非常高。
Google 的 Gemini 2.0 Flash就可以简化整个过程。
在一个步骤中捆绑 OCR 和分块，而成本只是其中的一小部分。这篇文章恰恰探讨这种可能性。我将展示 Gemini 2.0 Flash 如何一次性将 PDF 转换为分块的、可用于 Markdown 的文本，让您摆脱冗余的多步骤。然后，我们将这些数据存储在可扩展矢量数据库，用于快速矢量搜索。
本指南介绍如何：
- 使用 Gemini 2.0 Flash将 PDF 页面直接转换为分块文本；
- 将块存储在矢量数据库，用于快速搜索；
- 在 RAG 工作流程中将它们全部联系在一起；
这是目前的模型价格
如果您不需要原始 PDF 中的边界框，这种方法比旧的 OCR 管道简单得多，成本也低得多。
传统的 PDF 摄取问题
为什么 PDF 摄取如此困难？
- 复杂布局 ：多列文本、脚注、侧边栏、图像或扫描的表单。
- 表格提取 ：传统的 OCR 工具通常会将表格展平为杂乱的文本。
- 高成本 ： 使用 GPT-4o 或其他大型 LLM 会很快变得昂贵，尤其是在您处理数百万个页面时。
- 多种工具 ：您可以运行 Tesseract for OCR、用于表检测的布局模型、用于 RAG 的单独分块策略等。
许多团队最终会得到一个脆弱且昂贵的巨大管道。新方法是：“只需将 PDF 页面作为图像显示给多模态 LLM，提示它分块，然后看着奇迹发生。”
这就是 Gemini 2.0 Flash的用武之地。
为什么选择 Gemini 2.0 Flash？
成本 ：~6,000 页/美元（使用批量调用和最少的输出令牌）。这很容易比许多其他解决方案（GPT-4、专门的 OCR 供应商等）便宜 5-30 倍。
准确性 ：标准文本的保真度令人惊讶。大多数错误是微小的结构差异，尤其是对于表格。
最大的缺失部分是边界框数据。如果您需要将像素完美的叠加层重新覆盖到 PDF 上，Gemini 的边界框生成仍然远非准确。但是，如果您主要关心是基于文本的检索或摘要，那么它更便宜、更快、更容易。
端到端架构
分步代码
1）安装依赖并创建基本表
!apt-get update
!apt-get install -y poppler-utils
!pip install -q google-generativeai kdbai-client sentence-transformers pdf2image
import os
import kdbai_client as kdbai
from sentence_transformers import SentenceTransformer
# start session with KDB.AI Server
session = kdbai.Session(endpoint=”http://localhost:8082″)
db = session.database(‘default’)
print(“Connected to KDB.AI:”, db)
您可以注册矢量数据库。免费 AI 服务器在这里：
https://trykdb.kx.com/kdbai/signup/
2）创建 Vector Table
# Define KDB.AI table schema
VECTOR_DIM = 384 # we’ll use all-MiniLM-L6-v2 for embeddings
schema = [
{“name”: “id”, “type”: “str”},
{“name”: “text”, “type”: “str”},
{“name”: “vectors”, “type”: “float32s”}
] # Build a simple L2 distance index
index = [
{ “name”: “flat_index”,
“type”: “flat”,
“column”: “vectors”,
“params”: {“dims”: VECTOR_DIM, “metric”: “L2”}
} ]
table_name = “pdf_chunks”
try:
db.table(table_name).drop
except kdbai.KDBAIException:
pass
table = db.create_table(table_name, schema=schema, indexes=index)
print(f”Table ‘{table_name}’ created.”)
3）将 PDF 页面转换为图像
# Convert PDF to images
import requests
from pdf2image import convert_from_bytes
import base64
import io
pdf_url = “https://arxiv.org/pdf/2404.08865″ # example PDF
resp = requests.get(pdf_url)
pdf_data = resp.content
pages = convert_from_bytes(pdf_data)
print(f”Converted {len(pages)} PDF pages to images.”)
# We’ll encode the images as base64 for easy sending to Gemini
images_b64 = {}
for i, page in enumerate(pages, start=1):
buffer = io.BytesIO
page.save(buffer, format=”PNG”)
image_data = buffer.getvalue
b64_str = base64.b64encode(image_data).decode(“utf-8”)
images_b64[i] = b64_str
4）调用 Gemini 2.0 Flash 进行 OCR + 分块
# Configure Gemini & define chunking prompt
import google.generativeai as genai
GOOGLE_API_KEY = “YOUR_GOOGLE_API_KEY”
genai.configure(api_key=GOOGLE_API_KEY)
model = genai.GenerativeModel(model_name=”gemini-2.0-flash”)
print(“Gemini model loaded:”, model)
CHUNKING_PROMPT = “””\
OCR the following page into Markdown. Tables should be formatted as HTML.
Do not surround your output with triple backticks.
Chunk the document into sections of roughly 250 – 1000 words.
Surround each chunk with <chunk> and </chunk> tags.
Preserve as much content as possible, including headings, tables, etc.
5）使用一个 prompt 处理每个页面
# OCR + chunking function
import re
def process_page(page_num, image_b64):
# We’ll create the message payload:
payload = [
{ “inline_data”: {“data”: image_b64, “mime_type”: “image/png”}
},
{ “text”: CHUNKING_PROMPT
} ]
try:
resp = model.generate_content(payload)
text_out = resp.text
except Exception as e:
print(f”Error processing page {page_num}: {e}”)
return
# parse <chunk> blocks
chunks = re.findall(r”<chunk>(.*?)</chunk>”, text_out, re.DOTALL)
if not chunks:
# fallback if model doesn’t produce chunk tags
chunks = text_out.split(“\n\n”)
results =
for idx, chunk_txt in enumerate(chunks):
# store ID, chunk text
results.append({
“id”: f”page_{page_num}_chunk_{idx}”,
“text”: chunk_txt.strip
})
return results
all_chunks =
for i, b64_str in images_b64.items:
page_chunks = process_page(i, b64_str)
all_chunks.extend(page_chunks)
print(f”Total extracted chunks: {len(all_chunks)}”)
6）在矢量数据库中嵌入块和存储
# Embedding & Insertion
embed_model = SentenceTransformer(“all-MiniLM-L6-v2”)
chunk_texts = [ch[“text”] for ch in all_chunks]
embeddings = embed_model.encode(chunk_texts)
embeddings = embeddings.astype(“float32”)
import pandas as pd
row_list =
for idx, ch_data in enumerate(all_chunks):
row_list.append({
“id”: ch_data[“id”],
“text”: ch_data[“text”],
“vectors”: embeddings[idx].tolist
})
df = pd.DataFrame(row_list)
table.insert(df)
print(f”Inserted {len(df)} chunks into ‘{table_name}’.”)
7）查询和构建 RAG 流程
相似度搜索
# Vector query for RAG
user_query = “How does this paper handle multi-column text?”
qvec = embed_model.encode(user_query).astype(“float32”)
search_results = table.search(vectors={“flat_index”: [qvec]}, n=3)
retrieved_chunks = search_results[0][“text”].tolist
context_for_llm = “\n\n”.join(retrieved_chunks)
print(“Retrieved chunks:\n”, context_for_llm)
8）最终生成
# SNIPPET 8: RAG generation
final_prompt = f”””Use the following context to answer the question:
Context:
{context_for_llm}
Question: {user_query}
Answer:
“””
resp = model.generate_content(final_prompt)
print(“\n=== Gemini’s final answer ===”)
print(resp.text)
最后的思考
- 用户反馈 ：真实用户已经用 Gemini 取代了专门的 OCR 供应商进行 PDF 摄取，从而节省了时间和成本 。
- 当边界框很重要时 ：如果您必须精确跟踪 PDF 上每个块的位置，您将需要一种混合方法。
- 可扩展性 ：制作数百万个页面？确保批量调用和限制令牌。这就是您达到 ~6,000 页/美元的最佳位置的方式。单页调用或大型输出的成本更高。
- 简单性：您可以跳过六个微服务或 GPU 管道。对许多人来说，仅此一项就是一种巨大的解脱。
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