标题层级丢失
PDF 提取后标题层级丢失，章节结构无法直接复用。
为什么需要结构化
原始文档并不等于可用知识
直接把原始文件塞进知识库或检索流程，结构、噪声和溯源问题会在后续每个环节反复出现。
噪声混入正文
表格、页眉页脚和脚注混在正文中，清理成本高。
无法溯源
缺少来源、页码、章节和处理记录，后续无法溯源。
输出形态
三类可复用输出
同一份来源文档，整理为面向人、面向程序和面向检索的三种输出。
Markdown
保留可读结构，便于人工检查、编辑和版本管理。
Structured JSON
表达章节、段落、表格、来源和处理元数据，便于程序消费。
Chunk Manifest
为检索与 RAG 准备可追溯分块，记录块编号、来源位置和字符范围。
处理流程
六步静态流程概览
每一步都有明确的输入、处理和输出，完整说明见处理流程页。
来源识别
确认文件类型、编码和页数或结构，决定后续处理方式。
内容提取
从来源中提取正文、标题、表格和列表等原始内容单元。
结构恢复
恢复标题层级、段落关系和表格边界，重建文档骨架。
噪声清理
清理页眉页脚、重复段落和异常空白，保留有效内容。
元数据补全
补齐来源名、页码、章节路径和处理时间等溯源信息。
输出与检查
生成 Markdown、JSON 和 chunks manifest，并汇总质量警告。
处理原则
结构可靠比看起来完整更重要
这些原则决定每个处理环节在不确定时的行为方式。
- 先保真，再清洗。
- 结构不确定时不强行猜测。
- 每个输出都保留来源线索。
- 自动处理后仍允许人工复核。
- 默认不将用户资料用于模型训练。
最后一条是产品未来正式开放文件处理能力时的原则；当前网站不接收用户资料。
应用场景
适合哪些工作流
文档结构化是这些流程的前置环节，而不是替代它们的完整方案。
企业知识库灌入
把制度、手册和流程文档整理为结构一致、可维护的知识条目。
RAG 数据准备
为检索增强生成准备带来源位置和字符范围的可追溯分块。
研究资料整理
把论文、报告和网页资料统一为可检索、可引用的结构化材料。
内容生产前处理
在改写、翻译或编辑之前，先把来源内容整理成干净的结构。
商务联系
讨论一个具体的文档处理需求
当前仅接受业务合作邮件，不接受通过网站上传文件。请在邮件中说明文档类型、期望输出和使用场景。