1. 核心概念

1.1 Unstructured簡介

Unstructured 是一個強大的 Python 庫，專注于從非結構化數據中提取和預處理文本信息，廣泛應用于 PDF、Word 文檔、HTML 等多種格式的文件處理。其核心功能包括分區、清理、暫存和分塊，能夠將復雜的非結構化文檔轉換為結構化輸出，為后續的自然語言處理任務提供高質量的數據支持。

• 分區功能：Unstructured 能夠將原始文檔分解為標準的結構化元素，例如將 PDF 文檔中的標題、段落、表格等分別識別并提取出來，準確率高達 90% 以上，極大地提高了數據的可用性。
• 清理功能：通過智能算法從文檔中刪除不需要的文本，如頁眉、頁腳、廣告等，有效去除噪聲數據，確保提取的文本內容更加純凈，提升數據質量。
• 暫存功能：對提取的數據進行格式化處理，使其能夠更好地適應下游任務的需求，如機器學習推理和數據標注等，為后續的數據處理和分析提供便利。
• 分塊功能：將長文檔分割成更小的塊，便于在檢索增強生成（RAG）應用程序和相似性搜索中使用，提高檢索效率和準確性，分塊后的