飞书多维表格是一款功能强大的在线数据库工具，它能够存储和管理数据，并且通过智能伙伴实现自动化管理选题、任务管理等多种应用场景。要利用飞书多维表格识别PDF文件中的内容并自动生成结构化数据，你可以按照以下步骤操作：
准备PDF文件：确保你有一个包含所需信息的PDF文件。
使用OCR技术：首先，你需要使用光学字符识别（OCR）技术来识别PDF文件中的文字内容。OCR技术可以将PDF中的图像文字转换为可编辑的文本数据。
飞书智能伙伴：飞书提供了智能伙伴功能，可以通过对话的方式帮助用户创建多维表格或解析数据。你可以通过智能伙伴发送指令，让它根据你的要求自动完成一系列的多维表格操作。
解析文本并填入多维表格：在飞书多维表格中，你可以使用智能伙伴的“录入一行记录并拆解到对应字段”的功能，将OCR识别后的文本数据解析并填入到多维表格的对应字段中。
创建和调整多维表格结构：根据解析后的数据，你可以使用智能伙伴的“增加一些字段”或“推荐相关字段”的功能来调整多维表格的结构，确保表格能够准确地反映PDF文件中的信息。
数据整理和验证：在数据被录入多维表格后，你可能需要进行一些手动的整理和验证，以确保数据的准确性和完整性。
利用飞书开放平台：如果需要更高级的自动化和集成，你可以利用飞书开放平台，结合其他工具或服务，例如ChatGPT，来进一步优化数据的识别和处理流程。
请注意，这个过程可能需要一些技术知识和对飞书多维表格功能的熟悉。如果你需要进一步的帮助或定制化的解决方案，可以考虑参与飞书举办的“多维表格开发者日 | AI 专场”活动，以获取更多的信息和支持。
因此，在RAG之前，我们需要将大型文档转换为可检索内容。转换涉及以下几个步骤，如图2所示：图2将PDF文档转换为可检索内容的过程文档解析和文本切分（Document parsing & chunking）。这一步涉及到提取段落、表格和其他内容块，然后将提取的内容分块以进行后续检索。嵌入向量（Embedding）生成。这一步将文本块转换为实值向量并存储在数据库中。由于这些步骤中的每一步都可能导致信息损失，因此复合损失会显著影响RAG响应的效果。本文主要讨论文档解析和文本切分质量是否会影响RAG系统的效果。我们将探讨与此问题相关的挑战、方法和实际案例。讨论将包括对该领域两种类型方法的考察，即基于规则（Rule-based）的方法和基于深度学习（Deep learning-based）的方法，然后通过实际案例对它们的效果进行实证评估。