多模态文档的有效分块策略涉及将内容分解为有意义的片段，同时保留文本、图像、表格和其他数据类型之间的关系。目标是创建可管理的片段，这些片段保留上下文并支持高效处理，例如搜索、分析或机器学习。三个关键方法包括分层分块、模态特定分块和上下文感知分组。每种方法都在粒度和连贯性之间取得平衡，确保分块既不太碎片化也不太大而无法处理。
分层分块根据其自然结构组织内容，例如章节、段落或小节。例如，可以使用标题将 PDF 文档拆分为章节，然后拆分为小标题，最后拆分为单个段落或项目符号。这适用于研究论文或报告等结构化格式。处理文本中嵌入图像等混合内容时，您可以将图像与其相邻的标题和解释性文本分组。PyMuPDF 或 Apache PDFBox 等工具可以帮助提取结构元数据（例如，字体大小或边界框）以实现自动化。但是，扫描文档等非结构化格式可能需要光学字符识别 (OCR) 来推断层次结构，这增加了复杂性。
模态特定分块分别处理不同的数据类型。例如，可以使用 spaCy 等自然语言处理 (NLP) 库将文本拆分为句子或段落，而可以使用 OpenCV 等计算机视觉工具将图像分割成感兴趣的区域。可以使用 Camelot 或 Tabula 等库将表格提取为结构化数据。挑战在于维护跨模态引用 - 例如，将幻灯片中的图表链接到其解释性文本。一种解决方案是用元数据标记块（例如，PDF 中的位置坐标或视频中的幻灯片时间戳）以稍后重建关系。JSON 或 XML 格式可以存储这些关联，从而支持下游任务，例如检索与特定图表相关的所有内容。
最后，上下文感知分组侧重于保留逻辑连接。例如，在技术手册中，故障排除步骤可能包括屏幕截图、代码片段和警告说明。与其将这些拆分为孤立的块，不如将它们分组到一个单元中。这需要分析布局和语义线索，例如接近度或重复关键字。基于规则的系统（例如，“图 X:”的正则表达式模式）或机器学习模型（例如，文档 AI 工具中的布局检测）可以自动化此过程。测试至关重要：通过检查当块太小（丢失上下文）或太大（引入噪声）时搜索结果或 ML 模型性能是否下降来验证块大小。通过调整拆分阈值（例如，句子计数或视觉中断）进行迭代，直到平衡对您的用例感觉合适为止。