在AI時代，大型語言模型（LLM）的知識往往過於泛化，無法應對最新或特定資料，這成為開發者面臨的重大挑戰。YouTube頻道創作者Cole Medin在這部影片中，深入剖析Retrieval Augmented Generation（RAG，檢索增強生成）技術的核心痛點，並介紹開源工具Dockling如何解決檔案處理難題。作為AI代理開發專家，Medin不僅示範了Dockling的實作步驟，還分享了一個完整RAG模板，讓任何檔案——從PDF到音頻——都能在數秒內轉換為LLM的專屬知識庫。這不僅提升了AI應用的精準度，更為企業和個人開啟了高效資料驅動的創新之路。

RAG技術是AI領域的熱門議題，它允許LLM透過外部知識庫擴展能力，讓模型成為特定領域的專家，例如會議記錄或業務流程。Medin指出，RAG的關鍵在於資料準備階段：「將文件準備好放入向量資料庫的步驟，可能非常困難，尤其是當我們沒有理想的Markdown格式純文字文件時。」

傳統方法如直接將文件丟入ChatGPT，遠遠不夠。對於PDF、Word文件、音頻或影片，提取原始文字往往費時費力。Dockling作為免費開源Python套件，正好解決此問題。它支援複雜資料類型，包括表格、圖表和跨頁分割內容，讓資料準備變得簡單高效。

Medin強調，Dockling不僅提取資料，還內建機器學習功能，如物件辨識（OCR），處理PDF中的細微差異。安裝僅需pip指令，即可快速上手，官方文件和範例提供豐富資源。

處理PDF與複雜文件的提取技巧

Dockling在處理PDF時表現出色，能自動辨識文件類型並轉換為LLM友善的Markdown格式。Medin示範了基本提取腳本：「我們建立文件轉換器物件，然後轉換來源為文件，最後匯出為Markdown，這是LLM的最佳格式。」

以一個包含程式碼範例、圖表和表格的複雜PDF為例，Dockling在不到30秒內完成提取。輸出包含完整文字、結構化表格，甚至辨識圖像位置，而無需額外設定。Medin表示：「它在後端處理OCR，包含Tesseract等選項，讓表格跨頁分割也能無縫整合。」

關鍵數據： 提取時間<30秒，輸出為結構化Markdown，保留標題、段落和清單，避免LLM解析混亂。這為後續向量資料庫插入奠定基礎。

多檔案類型無縫整合的優勢

Dockling的強大之處在於自動辨識副檔名，無需手動指定策略，即可處理多種格式。Medin的第二個腳本處理了兩個PDF、一個Word文件和一個Markdown：「我們只需呼叫轉換器轉換文件路徑，即可匯出Markdown。」

腳本處理四個文件後，輸出完美表格和結構。Word文件中的會議記錄轉為Markdown表格，美觀度極高；PDF則保留圖像註記。Medin補充：「這讓我們能輕鬆將多樣文件轉為知識庫，無需額外程式碼。」

具體數據： 四文件處理完成，輸出至資料夾，每個文件皆為標準Markdown，適合RAG管道。

音頻檔案轉錄的本地化解決方案

音頻文件是RAG的另一挑戰，Dockling透過額外依賴如FFmpeg和OpenAI Whisper Turbo實現語音轉文字（STT），全部本地運行，無需雲端。Medin的第三腳本示範：「設定ASR管道，使用Whisper Turbo模型轉錄MP3，然後匯出為Markdown。」

一個約30秒的音頻文件，在10秒內轉錄出576字元，包含時間戳記。Medin解釋：「這提供元資料，讓RAG系統追蹤音頻來源，非常實用。」輸出保留句子時間戳，方便LLM引用。

關鍵數據： 轉錄時間10秒，輸出576字元，支援自訂選項如停用時間戳。

混合分塊策略提升RAG精準度

資料提取後，需將文件分塊（chunking）以避免LLM過載。Dockling的混合分塊（hybrid chunking）使用嵌入模型評估語意相似度，智能劃分邊界。Medin表示：「我們使用嵌入模型決定分割點，保持核心想法完整，避免中斷段落或清單。」

第四腳本處理PDF，產生23個分塊：13個0-128 token，10個128-256 token。輸出保留標題、子標題和清單，每塊獨立適合向量資料庫。Medin強調：「這是技術挑戰，但Dockling簡化一切，讓分塊直接可用。」

數據對比： 傳統分塊易斷句，混合策略確保語意連貫，提升檢索準確率。

完整RAG AI代理的實作模板

Medin提供GitHub模板，整合Dockling於RAG管道，使用PostgreSQL與PG Vector作為向量資料庫。流程包括：解析多類型文件、混合分塊、嵌入儲存。代理使用Pyantic AI，工具為SQL查詢匹配分塊。

示範中，13文件產生157分塊，代理準確回答如「Q1 2025營收目標為3.4百萬美元」、「Neuroflow AI創立於2023年」和「全球金融ROI為458%」。Medin指出：「這涵蓋資料準備到檢索生成的全流程，Dockling處理一切。」

性能數據： 13文件、157分塊，查詢回應即時，來源追溯至PDF、Word或MP3。

Dockling不僅簡化RAG的資料準備，還開啟AI代理的無限可能，無論是企業知識管理或個人專案，都能大幅提升效率。開發者應探索其進階功能，如圖像標註或自訂OCR，結合工具如Crawl4AI處理網站資料。未來，隨著AI應用深化，掌握Dockling將成為關鍵競爭力，讓我們思考：如何讓你的資料成為AI的超能力？

參考資料：YouTube影片連結 https://www.youtube.com/watch?v=fg0_0M8kZ8g