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# 文書解析と OCR

ナレッジベースは、すでに解析されたテキストしか検索できない。スキャンPDF、二段組の論文、複雑な表、画像ベースのページは、まず本文を正しく解析し、その後でモデルとリコールパラメータを調整する。

{% hint style="info" %}
解析が合格かどうかは、「インポート成功」の4文字ではなく、本文の順序、重要な表、金額や日付、スキャン文字が正しく読めるかで判断する。
{% endhint %}

## まず資料タイプを判断する

| 資料タイプ                       | 推奨の出発点         | 必ず確認する内容        |
| --------------------------- | -------------- | --------------- |
| Markdown、TXT、HTML           | デフォルトで読み取る     | 見出しレベル、エンコード、改行 |
| コピー可能な文字を含むPDF、DOCX、PPTX    | まずデフォルト処理を使う   | 段落順、ヘッダー・フッター、表 |
| スキャンPDF、スクリーンショット、画像ベースのページ | ローカルまたはシステムOCR | 認識言語、金額、日付、番号   |
| 二段組、数式、または複雑な表を含むPDF        | 専用文書処理器        | 読み取り順序、表構造、脚注   |

## 解析の検索パイプライン内での位置

<figure><img src="/files/edc5365fff3a4c1f05f12e1a504088b27b4673bc" alt="资料经过解析与 OCR、切分、关键词和向量检索后进入回答的知识库检索架构图"><figcaption><p>解析エラーはチャンク分割と検索まで引き継がれる。下流モデルは本文からすでに失われた内容を復元できない。</p></figcaption></figure>

## サンプル文書を1件設定して検収する

{% stepper %}
{% step %}

### 1. 代表的なサンプルを選ぶ

まず大量の資料を一括インポートしない。表付きのスキャンPDFや二段組のマニュアルなど、問題を最も露呈しやすい文書を1件選ぶ。
{% endstep %}

{% step %}

### 2. 処理能力を設定する

【設定】→【文書処理】を開き、必要に応じて文書解析サービスとOCRを設定する。クラウドサービスでは通常API KeyまたはサービスURLが必要で、ローカル機能では先にモデルのダウンロードが必要な場合がある。

<figure><img src="/files/785b24a4304ddd2421eb824eaaee975ddf8bb83e" alt="文档处理设置中的文件解析与 OCR 服务配置"><figcaption><p>使うサービスをまず利用可能な状態に設定してから、ナレッジベースに戻って処理器を選ぶ。</p></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

### 3. インポートして完了を待つ

サンプル文書をナレッジベースに追加する。処理が完了したら本文を開き、見出し、段落、ページ番号、表、OCRテキストを確認する。
{% endstep %}

{% step %}

### 4. チャンクを確認する

重要な条件と結論が分断されていないことを確認する。ヘッダー、フッター、目次がチャンクを大量に重複して占有しないようにする。

<figure><img src="/files/e937624cc6e341c8a99acc957007adf8d1f9a94f" alt="知识库高级设置中的智能分段、分隔符、分段大小和重叠大小"><figcaption><p>本文が正しくなってから分割を確認する。解析エラーはチャンクサイズを大きくしても修正できない。</p></figcaption></figure>
{% endstep %}

{% step %}

### 5. 実際の質問で再テストする

【検索テスト】で、その文書に答えがある質問を1つ入力する。結果には正しい出典、完全な条件、重要な数値が含まれている必要がある。
{% endstep %}

{% step %}

### 6. 方案を固定してから一括インポートする

サンプルが合格したら、同種の資料を分けてインポートする。処理器、OCR、または分割設定を変更した後は、旧資料に対して【再インデックス】を実行し、テストを繰り返す。
{% endstep %}
{% endstepper %}

{% hint style="warning" %}
処理器やOCRを切り替えても、すでにインデックス済みの旧資料は自動では修復されない。新旧の結果を比較するには、関連項目を再インデックスする必要がある。
{% endhint %}

## 処理器とOCRの選び方

| 選択                | 適用ケース             | メリット                 | 注意事項                          |
| ----------------- | ----------------- | -------------------- | ----------------------------- |
| デフォルトで読み取る        | テキスト型の一般的な形式      | 設定が少なく、速度が速い         | 複雑なレイアウトやスキャンページでは内容を失う可能性がある |
| System OCR        | システムが対応しており、画像が鮮明 | 追加のAPI Keyが不要で、速度が速い | 精度はOS、言語、画像品質に左右される           |
| ローカルPaddleOCR     | オフライン認識が必要        | 文書が端末外に出ない           | 初回利用前にローカルモデルのダウンロードが必要       |
| クラウドまたはセルフホスト型処理器 | 二段組、複雑な表、数式が多い    | レイアウト解析能力が一般により強い    | クラウド方式では、処理のために文書内容が送信される     |

{% hint style="danger" %}
機密資料でクラウド文書処理器を使う前に、サービス規約、データ保持ポリシー、アカウント権限を確認する。完全オフラインにするには、解析、OCR、埋め込み、再ランキング、チャットの各工程でローカル機能を使う必要がある。
{% endhint %}

## 典型的な問題の特定方法

| 症状                 | まず確認            | 対応方針                              |
| ------------------ | --------------- | --------------------------------- |
| 本文が空、または非常に短い      | ファイルがスキャン文書かどうか | OCRを有効化するか、処理器を変更する               |
| 二段組の文章が交錯する        | 本文の読み順          | レイアウト解析に強い処理器を使う                  |
| 表がばらばらのテキストになる     | 表見出し、行列関係       | 処理器を変更するか、重要なルールをMarkdownノートに整理する |
| ヘッダー・フッターが繰り返し出現する | チャンク内の重複ノイズ     | 元ファイルを整理するか、解析器を替える。Top Kだけを上げない  |
| OCRの数字が誤る          | 金額、日付、番号        | 画像の鮮明度を上げ、高リスクの項目は手動確認する          |

## 設定の説明

| 設定項目        | 推奨の出発点                       | いつ調整するか                  | 調整後のアクション             |
| ----------- | ---------------------------- | ------------------------ | --------------------- |
| 文書処理器       | まずデフォルト処理を使う                 | 本文の順序違い、表の欠落、スキャンページが空   | サンプル文書を再インデックスする      |
| OCR         | 鮮明なスキャン文書はローカルまたはシステム機能を優先する | 画像ベースのページに文字がない、または誤字が多い | 再インデックスして重要項目を確認する    |
| チャンクサイズと重なり | まずナレッジベースのデフォルト設定を維持する       | 条件と結論が切り分けられている          | 1回で1項目だけ変更し、再インデックスする |
| 検収問題        | 実際の質問3～5件                    | 処理器、OCR、または分割を変更した後      | 同じ質問セットで比較する          |

## ユーザー事例

小林さんは、二段組の出張規程PDFを1件インポートした。状態はすでに完了になっていたが、本文では左右2列が交錯し、検索結果の承認条件も不完全だった。彼はまずTop Kを上げるのではなく、レイアウト解析により適した処理器に切り替え、同じファイルを再インデックスしてから、本文とチャンクを再確認した。

合格基準は、承認条件が原文順に読めること、金額と日付が正しいこと、固定質問で完全な条件を含むチャンクを検索できること。

## よくある質問

<details>

<summary>本文が正しくても、チャンクも確認する必要がありますか？</summary>

必要です。本文が正しいのは解析が合格したことを意味するだけで、条件と結論は分割時に分かれてしまう可能性があります。

</details>

<details>

<summary>Top Kを増やせば解析問題は修復できますか？</summary>

できません。Top Kは返すチャンク数を制御するだけで、本文中ですでに失われた、または順序が崩れた内容は復元できません。

</details>

<details>

<summary>処理器を変えても結果が変わらないのはなぜですか？</summary>

旧資料がまだ元のインデックスを使っているからです。関連項目を【再インデックス】してから、同じ質問で再テストしてください。

</details>

## 続きを読む

<table data-view="cards"><thead><tr><th></th><th></th><th data-hidden data-card-target data-type="content-ref"></th></tr></thead><tbody><tr><td><strong>資料を追加・整理する</strong></td><td>ソースを選択し、処理状態を確認する。</td><td><a href="/pages/52419c0c8143ffa7c66f9f3048af576a7b985d6b">/pages/52419c0c8143ffa7c66f9f3048af576a7b985d6b</a></td></tr><tr><td><strong>資料と再現を確認する</strong></td><td>固定質問で解析と分割を検収する。</td><td><a href="/pages/e3b03b5648a5fd135fedd068ff34a7f23055261c">/pages/e3b03b5648a5fd135fedd068ff34a7f23055261c</a></td></tr><tr><td><strong>データ、プライバシー、保守</strong></td><td>ローカルとクラウドのデータ境界を確認する。</td><td><a href="/pages/1731dc3d21dfd63a18e7784003c212f3d875d167">/pages/1731dc3d21dfd63a18e7784003c212f3d875d167</a></td></tr></tbody></table>


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