在數位化浪潮下，企業紛紛擁抱生成式 AI，其中最常見的應用，無非是客服與知識管理。然而，在建置企業專屬的知識庫時，一個棘手問題浮現：如何讓 AI 正確解析各式各樣的文件？許多文件是掃描檔、圖片，或包含大量表格、複雜版面，導致傳統的文字擷取方法效果不彰。

本系列文章將帶你從零開始，打造一個功能完整、完全**離線（on-premise）**運行的文件問答系統。我們將深入淺出地介紹 **OCR（光學字元辨識）**基礎、解析文件版面的 Layout 模型，並最終結合 Ollama + Streamlit + MinerU，手把手帶你實現一套強大的文件問答解決方案。

為什麼需要智慧文件問答系統？

在日常工作與研究中，我們每天都要處理海量文件，例如公司財報、法律合約、學術論文、產品手冊等。過去，我們習慣用「關鍵字搜尋」來找資料，但這種方式存在幾個明顯痛點：

• 資訊零散：關鍵字搜尋只會列出所有包含該詞彙的段落，你需要自己費力閱讀、比對，才能拼湊出完整的答案。
• 無法理解語意：它無法真正理解你的問題。例如，當你問「去年第四季的營收是多少？」，它可能只會找到所有出現「營收」的地方，而不是直接給你一個數字。
• 忽略非文字資訊：傳統搜尋對圖片、表格、圖表等視覺資訊束手無策，但關鍵數據往往就藏在這些地方。
• 無法處理掃描文件：如果沒有先經過 OCR，掃描的 PDF 或圖片檔內容根本無法被搜尋。

智慧文件問答系統的出現，正是為了解決這些問題。它不僅僅是搜尋，更能理解你的提問，直接從複雜文件中找出或生成精確答案，大幅提升資訊擷取的效率與品質。

RAG × OCR × Layout：打造強大系統的黃金組合

要打造一個能應對真實世界複雜文件的強大問答系統，我們需要三項關鍵技術完美配合：

• RAG (Retrieval-Augmented Generation)：這是問答系統的「大腦」。傳統的 LLM 不具備你的內部知識。而 RAG 框架能讓模型在回答前，先從你的文件庫中**檢索（Retrieval）**相關資訊，再將這些資訊作為上下文，生成（Generation）精準答案。這能有效降低模型「幻覺」（Hallucination），讓答案更貼近你的資料。

• OCR (Optical Character Recognition)：這是讓系統能「閱讀」掃描文件的**「眼睛」**。在企業環境中，許多重要文件都只有紙本或掃描檔。OCR 技術能將這些圖檔中的文字辨識出來，是後續所有處理的基石。沒有準確的 OCR，再強大的 LLM 也無用武之地。

• Layout (Document Layout Analysis)：如果說 OCR 是眼睛，那麼 Layout 分析就是大腦的「視覺皮層」。它讓系統不只「看見」文字，更能**「看懂」文件的結構**。一份文件不只是文字集合，其排版、表格、標題、清單都蘊含重要語意。Layout 模型能辨識這些版面元素，幫助我們在解析文件時保留結構與上下文，這對於理解複雜文件至關重要。

總結來說，這三者的價值在於：

OCR 將圖片轉換為文字，Layout 理解文字的結構與上下文，RAG 則利用這些結構化資訊來生成最精準的答案。

這個黃金組合拳讓我們能打造一個端到端的解決方案，從最原始、最混亂的非結構化文件（掃描 PDF、圖片）開始，一路到使用者面前的智慧問答介面，實現真正意義上的企業級 AI 知識管理。

專案核心工具：開啟地端 AI 之門

為了實現這套完全離線運行的系統，我們將使用以下三樣開源利器：

• 文件解析瑞士刀：MinerU

  • MinerU 是一個強大的開源文件解析工具，整合了高效的 OCR 與先進的 Layout 模型。它能精準提取文字，並將整個文件的版面結構（如段落、表格、圖片、標題等）解析成結構化格式（如 Markdown）。使用 MinerU 能大幅簡化 RAG 流程中的前置處理，讓你無需自行組合複雜的 OCR 與 LayoutLM 模型。

• 地端 LLM 最佳解：Ollama

  • Ollama 讓你在個人電腦上輕鬆運行大型語言模型，無需依賴雲端服務，確保資料隱私。在本次專案中，Ollama 將擔任 RAG 流程中生成答案的核心角色，並提供必要的 Embedding 模型。

• 快速打造互動介面：Streamlit

  • Streamlit 是一個 Python 套件，能讓開發者快速將腳本轉換成精美的互動式網頁應用。我們將用它來打造文件問答系統的前端介面，讓沒有前端經驗的你也能輕鬆做出功能完整、方便展示的應用程式。

小結

今天我們為本系列文章做了導讀，說明了在 AI 時代打造智慧文件問答系統的必要性，並點出了 RAG、OCR 與 Layout 三大核心技術的獨特價值與相輔相成的關係。同時，我們也預告了即將使用的三大核心工具：MinerU、Ollama 與 Streamlit。

在接下來的文章中，我們將深入探討這些基礎知識，為後續的實作打下堅實基礎。明天，我們將從 RAG 的基本概念開始，帶你了解它如何解決大型語言模型的知識盲點。