RAG 高级应用：基于 Nougat、HTML 转换与 GPT-4o 解析复杂 PDF 内嵌表格

这个问题涉及到的是如何使用Python和一些库来解析复杂的PDF文件，并将其转换为HTML格式。以下是一个简化的代码示例，展示了如何实现这个功能：

from pdf2docx import Converter
from pdf2docx.parse import PDFParser
from pdf2docx.element.paragraph import Paragraph
from pdf2docx.element.table import Table
from pdf2docx.element.text import Text
import pdfplumber
import os
 
def parse_pdf_to_html(pdf_path, html_path):
    with pdfplumber.open(pdf_path) as pdf:
        # 初始化一个空的HTML字符串
        html = ""
 
        for page in pdf.pages:
            # 对于每一页，我们创建一个table标签
            html += "<table>"
            for table in page.tables:
                html += "<tr>"
                for row in table.rows:
                    html += "<td>"
                    for cell in row:
                        html += "<p>" + cell + "</p>"
                    html += "</td>"
                html += "</tr>"
            html += "</table>"
 
        # 将HTML内容写入文件
        with open(html_path, 'w') as file:
            file.write(html)
 
# 使用示例
pdf_path = 'example.pdf'
html_path = 'example.html'
parse_pdf_to_html(pdf_path, html_path)

这段代码首先导入了必要的库，然后定义了一个函数parse_pdf_to_html，它接受PDF文件路径和要生成的HTML文件路径作为参数。函数使用pdfplumber库读取PDF文件，并遍历每一页的每个表格，将表格数据转换为HTML格式，最后将生成的HTML字符串写入指定的HTML文件。这个过程可以简化和扩展，以适应更复杂的PDF解析和转换需求。