企业AI知识库的文件解析痛点-Word格式解析优化（准确率95%）-100%开源

一、前言

在大模型和RAG（检索增强生成）技术飞速发展的今天，企业AI知识库建设已成为AI落地的核心战场。而文件解析是所有参与做企业AI知识库开发者所避免不了的难题。

本文将结合我在开发TorchV AIS企业级AI知识库产品中碰到的解析Word的问题，将Word文档（.doc及.docx）高效、准确地转换为Web友好格式（Markdown/HTML）优化目标的方案进行分享。结合目前的实际解决方案（依靠Apache Tika/POI）,详细阐述一种创新的、具备行业领先水平的解决方案。通过实现一套完全基于表格结构、无需硬编码的通用算法，完美解决了.doc和.docx格式中的复杂表格解析问题，确保转换后的HTML与源文件在视觉和结构上高度一致。

二、Word文档解析：企业AI知识库的隐形瓶颈？

据我们的调研和实践经验：

1、两种文件格式，两种世界

• .docx格式：基于Office Open XML (OOXML) 标准，本质是一个ZIP压缩包，内部包含描述文档结构的XML文件。表格的合并信息（如gridSpan、vMerge）在XML中有明确定义，解析相对规范。

• .doc格式：是微软私有的二进制格式，内部结构复杂、缺乏公开的完整文档。通过POI的HWPFDocument模块进行解析时，获取到的表格信息非常原始，几乎不直接提供合并单元格的完整信息。

2、传统工具的局限

• 大多数转换工具在处理.doc格式时，无法准确还原rowspan和colspan
• 它们通常会把合并单元格下的空单元格渲染成独立的<td>，导致表格"散架"
• 为了绕过难题，一些方案采取"扁平化"策略，即复制合并单元格的内容来填充所有被合并的单元格，但这破坏了表格的原始结构

3、企业现状

• 90%的企业仍然有大量的Word格式需要导入企业AI知识库，特别是金融、政府领域的客户对于doc老文件格式的诉求。
• 传统解析方案的表格准确率普遍较低，特别是在处理合并单元格时
• 表格信息的丢失或错误直接导致企业AI知识库系统对业务关键信息的理解偏差，导致大模型回答准确度大大降低
• 现有开源工具要么功能简陋，要么商业化程度高，开发者缺乏可控的解决方案

三、企业AI知识库的诉求

对于做企业AI知识库的服务商而言，Word的解析是一个全面综合去考虑分析的一个问题。对于我们而言，我们考虑的主要方向包括：

1、解析格式需要支持doc\docx两种格式

我知道现有的很多开源工具、商业产品在处理Word格式上，对于解析doc格式都倍感恼火。感觉这么一个上世纪微软留下的产物，让开发者恨的牙痒痒，不亚于10年前开发者去解决IE6的各种兼容性问题。然而在我们的客户里面，特别是金融、政府领域的客户,依然存在着大量的老的doc的格式文件，这些文件依然是企业的数字资产，在AI时代，都需要坐上这趟高速列车，把数据装载进入企业AI知识库里面，发挥知识的价值。

2、Word文档能够解析提取成Markdown格式,提取的元素包括：(文档Header、表格、图片）

企业AI知识库最关心的是“知识的结构化”。解析文档的目标不只是转换文本，更是为了“识别并提取有价值的知识结构”。因此：

• 文档头信息（如标题、章节、层级结构）需准确提取并转化为 Markdown 标题（#、## 等）；
• 段落、列表、加粗/斜体等格式也应保留，确保语义清晰、上下文连贯；
• 引用和脚注等内容建议标准化处理，支持企业在QA和文档搜索场景中进行深度挖掘。

3、表格的内容需要用Html呈现，解决合并(rowspan/colspan)单元格的问题

Markdown 表格天生不支持合并单元格（rowspan/colspan），而这正是企业文档中极为常见的复杂表格结构（如绩效考核表、组织结构、流程图表等）：

• 采用 HTML 格式解析表格内容，能完整保留表格的合并信息；
• 这样在知识回显、检索结果展示以及大模型上下文学习时，能确保原貌还原；
• 可为后续编辑器的“所见即所得”功能打下良好基础。

TorchV AIS企业AI知识库，提供了强大的富文本编辑器，对于Word的格式内容，对于表格内容就需要解析成标准的Html格式进行展现,丰富企业的知识二次加工创作。

4、图片正确提取，并且图片的和文档内容上下位置正确。

Word 中的图文混排结构（例如图解流程、插图说明等）是许多专业知识文档的重要组成：

• 图片应 以URL链接 保留，确保知识库中可以复现图文内容；
• 同时还要 保持图片在文档中的原始顺序和上下文位置，不能打乱段落与图片的对应关系；
• 若有 Alt 文本或说明文字，也需提取出来作为附加语义数据。
• 必要情况下可以灵活利用外部工具（OCR/多模态等）对图片进行深度理解，能够扩展当前的图片语义，提升问答精准度

5、性能以及成本考虑

不同企业对解析能力的投入存在差异，因此服务端需提供灵活选择：

• GPU/CPU的双重选择，有钱的可以无脑上GPU模型版本，驱动解析Word文档。
• 解析的性能效率,高效转换以及向量嵌入的转化。在不同的成本下的考虑以及解析的效果综合评估

四、TorchV技术实现路径："预处理+注入"策略

TorchV目前采用Java语言开发，在底层技术栈上，对于Word的解析，目前恰好有2个非常好的开源软件可以利用：

• Apache Tika：提供了多种文档解析的统一封装，开发者无需关心底层的细节，只需要统一调用就可以。
• Apache POI：能够处理Office套件的文件解析，包括doc、docx格式的解析。

虽然在底层技术支持上，这2个组件已经可以做的非常好了，但是对于上面我们第二点(企业AI知识库)的诉求,我们还是需要手工干预一下，才能解析得到我们想要的结果。

1、这2个工具在表格的处理、图片的处理提取上面，默认的策略都不太能满足我们的诉求，因此需要做更深层次的定制改动。

2、我们依赖上面这两个组件做优化，这2个组件在CPU环境下能够快速的解析处理，所依赖的服务资源非常少的

1. FileMagic：差异化处理策略

对于doc/docx，我们需要从底层做差异处理，两种格式是完全不一样的解析策略，针对不同格式采用不同的解析方案：

// 检测文件格式
FileMagic fileMagic = FileMagicUtils.checkMagic(wordFile);
if (fileMagic == FileMagic.UNKNOWN) {
    String suffix = FileUtil.getSuffix(wordFile.getName());
    if (StrUtil.equalsIgnoreCase(suffix, "docx")) {
        fileMagic = FileMagic.OOXML;
    } else if (StrUtil.equalsIgnoreCase(suffix, "doc")) {
        fileMagic = FileMagic.OLE2;
    }
}

log.info("检测到文件格式: {}, 文件: {}", fileMagic, wordFile.getAbsolutePath());

// 根据文件格式选择不同的处理方式
switch (fileMagic) {
    case OOXML -> {
        // DOCX 格式 - 使用自定义表格解析器
        log.info("DOCX格式使用自定义表格解析器");
        transfer = processDocxWithHtmlTable(wordFile, target);
    }
    case OLE2 -> {
        // DOC 格式 - 使用新的HTML表格支持
        transfer = processDocWithHtmlTable(wordFile, target);
    }
    default -> {
        log.warn("不支持的文件格式: {}, 使用默认处理方式", fileMagic);
        // 回退到原始转换
        target = toMarkdown(wordFile, pictures);
        transfer = true;
    }
}

2. DOCX格式处理策略

核心思路：利用DOCX格式的标准化特性，采用"预处理+替换"模式

利用WordTableParser类，单独精准解析docx格式中的所有表格。然后在Tika处理完的Content内容上，做replace替换。

private static boolean processDocxWithHtmlTable(File docxFile, File target) {
    // 1. 预处理阶段：使用WordTableParser精准解析表格
    XWPFDocument document = new XWPFDocument(inputStream);
    WordTableParser wordTableParser = new WordTableParser();
    List<String> customTablesHtmlList = wordTableParser.parseToHtmlList(document);

    // 2. 常规解析：使用Tika进行流式解析
    AutoDetectParser parser = new AutoDetectParser();
    parser.parse(parseStream, textHandler, metadata, parseContext);

    // 3. 智能替换：用精准的表格HTML替换Tika的粗糙输出
    String finalContent = replaceTablesWithCustomHtmlList(tikaContent, customTablesHtmlList);
}

因为docx格式是相对标准的格式，POI在底层上给我们封装了非常强大的上层API供开发者调用，能够拿到docx中的所有table元素对象，这样让我们在处理表格合并时更方便。

public class WordTableParser {

    private final CellMergeAnalyzer cellMergeAnalyzer;
    private final HtmlTableBuilder htmlTableBuilder;

    public WordTableParser() {
        this.cellMergeAnalyzer = new CellMergeAnalyzer();
        this.htmlTableBuilder = new HtmlTableBuilder();
    }

    public WordTableParser(CellMergeAnalyzer cellMergeAnalyzer, HtmlTableBuilder htmlTableBuilder) {
        this.cellMergeAnalyzer = cellMergeAnalyzer;
        this.htmlTableBuilder = htmlTableBuilder;
    }

   /**
     * 解析 Word 文档中的所有表格为 HTML
     */
    public String parseToHtml(XWPFDocument document) {
      // 拿到所有table
        List<XWPFTable> tables = document.getTables();
        log.info("开始解析Word表格，共 {} 个表格", tables.size());

        StringBuilder html = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < tables.size(); i++) {
            XWPFTable table = tables.get(i);
            log.info("解析第 {} 个表格，包含 {} 行", i + 1, table.getRows().size());

            html.append(parseTableToHtml(table));

            if (i < tables.size() - 1) {
                html.append("<br/><br/>\n");
            }
        }

        return html.toString();
    }
  // more....
}

我们在处理docx格式时，抽象一个CellMergeAnalyzer的来处理表格合并的情况。

3. DOC格式处理策略

核心思路：直接在解析过程中注入我们的表格处理逻辑

扩写Tika下的Handler模块，单独处理doc格式的文件。

private static boolean processDocWithHtmlTable(File docFile, File target) {
    // 使用专门的DOC内容处理器
    DocMarkdownWithHtmlTableContentHandler handler = new DocMarkdownWithHtmlTableContentHandler();
    handler.setCurrentDocument(document);

    // 在解析过程中实时应用我们的表格算法
    DocXMarkdownWithHtmlTableContentHandler textHandler =
        new DocXMarkdownWithHtmlTableContentHandler(handler, metadata);
}

doc格式和docx天然差异，可以算是一个新文件类型也不为过，对于表格的解析合并内容，会有明显的不同。

主要体现在提取的Table元素，并不能很好的获取单元格合并信息，需要有一套通用的合并单元格识别算法

我们的在DocumentTableParser实现了完全基于表格结构特征的通用算法，不依赖任何具体内容：

1. 数据结构构建

// 构建表格数据矩阵
String[][] cellContents = new String[numRows][];
int[] rowCellCounts = new int[numRows];

2. 列合并检测算法

private static int detectColspanByStructure(int rowIndex, int cellIndex,
        String[][] cellContents, int[] rowCellCounts, int maxCols) {

    int currentRowCells = rowCellCounts[rowIndex];

    // 如果当前行只有1个单元格，占满整行
    if (currentRowCells == 1) {
        return maxCols;
    }

    // 智能分配列数
    int averageColspan = maxCols / currentRowCells;
    int remainingCols = maxCols % currentRowCells;

    // 最后一个单元格处理剩余空间
    if (cellIndex == currentRowCells - 1 && remainingCols > 0) {
        return averageColspan + remainingCols;
    }

    return averageColspan > 0 ? averageColspan : 1;
}

3. 行合并检测算法

private static int detectRowspanByStructure(int rowIndex, int cellIndex,
        String cellText, String[][] cellContents, int[] rowCellCounts) {

    // 检查向下相邻行的对应位置
    int rowspan = 1;
    for (int nextRow = rowIndex + 1; nextRow < cellContents.length; nextRow++) {
        String nextCellText = cellContents[nextRow][cellIndex];

        if (nextCellText.trim().isEmpty()) {
            // 进一步验证：检查该行是否有其他内容
            boolean hasContentInRow = false;
            for (int i = 0; i < rowCellCounts[nextRow]; i++) {
                if (!cellContents[nextRow][i].trim().isEmpty()) {
                    hasContentInRow = true;
                    break;
                }
            }

            if (hasContentInRow) {
                rowspan++;
            } else {
                break; // 整行为空，不是rowspan
            }
        } else {
            break; // 遇到非空单元格，rowspan结束
        }
    }

    return rowspan;
}

4. 智能跳过算法

private static boolean shouldSkipCellByStructure(int rowIndex, int cellIndex,
        String cellText, String[][] cellContents, int[] rowCellCounts) {

    // 向上查找可能的rowspan源
    for (int prevRow = rowIndex - 1; prevRow >= 0; prevRow--) {
        if (cellIndex < rowCellCounts[prevRow]) {
            String prevCellText = cellContents[prevRow][cellIndex];

            if (!prevCellText.trim().isEmpty()) {
                // 重新计算该单元格的rowspan
                int calculatedRowspan = calculateRowspanFromPosition(
                    prevRow, cellIndex, cellContents, rowCellCounts);

                // 判断是否覆盖到当前行
                if (prevRow + calculatedRowspan > rowIndex) {
                    return true; // 跳过被占用的单元格
                }
            }
        }
    }

    return false;
}

五、解析效果验证

我让大语言模型帮我创建了30种不同格式的复杂表格类型，包括上下单元格合并、跨页表格、左右单元格合并等多种复杂的情况，验证了doc/docx两种格式。主要表现如下：

• 完美识别rowspan和colspan合并单元格
• 准确保留所有表格内容，无丢失现象
• 正确处理跨页表格和复杂嵌套结构
• 支持任意语言和字符集的表格内容
• 在.doc和.docx格式上表现一致(目前doc格式无法提取markdown的header标题)
• 正确提取图片以及图片位置正确

在31个复杂表格情况下，对于表格的合并情况：

• 数据无错误,表格内容没错误的情况比例:30/31=96.8%

  包含数据完全正确，目前出现6个表格会出现数据没异常的情况，但是表格在纵向合并的情况并没有表现一致的情况

• 数据解析异常，错误比率：1/31=3.23%

  在31个复杂表格数据的情况下，出现了解析还原错误的情况，表格数据错位了的情况，这种情况在做知识库场景下送给大模型时，会导致数据异常、回答幻觉的情况发生

• 表格完全正确，colspan/rowspan完全无错误的情况：25/31=80.6%

  数据完全一致、表格完全一致，100%还原出来的比例。

1、简单的上下合并情况

2、跨页上下单元格合并单元格的情况

3、上下左右单元格合并的情况

4、翻页单元格上下左右合并的情况

5、更复杂的纵向横向表格合并情况

六、100%开源

TorchV 的企业级 AI 知识库系统，是在开源生态的基础上构建而成的。从创业初期开始，我们便充分受益于业界开源的各种大语言模型、Embedding 模型、Reranker 模型、开源组件/中间件等，这些技术的开放极大地推动了行业的发展。我们深知开源的价值，也始终秉持开放、共享、共建的理念。

在构建开发产品的过程中，特别是在 Word 文档解析这一关键环节，我们团队进行了深入的研究和持续的优化，并在实践中取得了一些突破。尽管当前的解析组件仍存在一些待完善之处，或在测试覆盖面上尚有不足，通过开源的形式开放出来，希望借此与更多开发者携手，共同完善这一能力模块，推动行业工具链的进步。

我们诚挚欢迎社区开发者参与共建，一起打磨这项通用而关键的能力。

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