Webis 多模态数据清洗工具介绍

Webis 是一个高效的数据清洗框架，专注于网页内容提取，现通过集成 PyMuPDF、Tesseract 和 LlamaIndex，扩展为支持 PDF、图片（PIC）和文档（DOC）的多模态数据清洗系统。该框架为大语言模型（LLM）提供高质量、结构化的数据输入，广泛应用于数据分析、内容聚合和知识提取。本文档详细介绍三种多模态工具的知识背景及其在 Webis 中的集成方式，展示其技术价值和实现细节。

多模态工具介绍

1. PyMuPDF（PDF 处理）

PyMuPDF 是一个基于 MuPDF 引擎的 Python 库，自 2011 年起以轻量和高效著称，广泛用于 PDF 文件的解析与渲染。它支持提取文本、表格、图像和元数据，保留复杂文档的结构信息。Webis 利用 PyMuPDF 实现 PDF 文件的按页提取功能，处理学术论文、技术报告等大型文件时，保持低内存占用和快速性能。其输出结构化数据（如 JSON），为 LLM 提供精准的内容支持，特别适合需要文档结构保留的场景。

2. Tesseract（图片 OCR）

Tesseract 是一个开源 OCR 引擎，1985 年由惠普开发，现由 Google 维护，是图像文本提取的行业标准。它支持超过 100 种语言，自 4.0 版本引入 LSTM 神经网络后，显著提升识别准确率，对低质量图像和复杂背景具有鲁棒性。Webis 集成 Tesseract 处理图片格式（如 .png、.jpg、.jpeg），从扫描文档、截图或含文字图像中提取文本，支持中文等多语言清洗，生成结构化文本输出。

3. LlamaIndex（DOC 文档处理）

LlamaIndex 是一个 2022 年由前 Uber 工程师开发的开源框架，专为 LLM 设计，聚焦文档索引和内容提取。它结合 NLP 技术，解析 .docx 等格式的复杂文档结构，生成语义化输出。Webis 利用 LlamaIndex 处理 DOC 文件，提取合同、研究报告等文档的关键信息，生成适合 LLM 训练或推理的 JSON 数据，提升文档清洗的智能化和灵活性。

集成方式

Webis 通过 tools/file_processor.py 中的 UnifiedFileProcessor 类实现多模态工具的集成，具体包括：

1. 自动类型识别：根据文件扩展名（如 .pdf、.png、.docx），自动调用对应处理器。
2. 专用处理器：在 tools/processors/ 目录下，PyMuPDF、Tesseract 和 LlamaIndex 的脚本（如 LlamaIndex-clean.py）分别处理 PDF、图片和 DOC 文件，统一输出为 JSON 或纯文本。
3. 统一接口：提供 API（如 extract_text_from_file）和 CLI 接口，支持单文件和批量处理，简化开发者操作。
4. 依赖管理：通过 setup/requirements.txt 确保工具兼容性，支持中文内容和高效错误处理。

未来展望

Webis 计划扩展对更多模态（如视频和音频）的支持，进一步优化清洗性能和多语言处理能力。欢迎通过 GitHub Issues 或 Pull Requests 提供反馈，共同完善这一多模态数据清洗框架。