企业部署检索增强生成（RAG）时，结构化数据往往最先被攻克。真正的麻烦藏在PDF里——这种格式承载了全球80%以上的企业文档，却天生与机器学习为敌。
PDF的设计初衷是"固定版式"，而非"可读数据"。表格被拍扁成图片，段落顺序被打乱，脚注和页眉混进正文。一个看似简单的两栏财报，能让最聪明的解析器当场崩溃。
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更棘手的是PDF的多样性。扫描件、数字生成件、混合排版、嵌套表格、旋转页面……每种变体都需要专门的提取策略。工程师们发现，花在PDF清洗上的时间，常常超过模型调优本身。
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当前的主流解法各有代价：OCR识别慢且贵，布局模型对复杂版式鲁棒性差，端到端方案又难以调试。没有银弹，只有权衡。
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