Fondamentaux du Parsing de Documents

Pourquoi l'analyse de documents est importante

Avant de pouvoir rechercher dans des documents, vous devez en extraire le contenu. L'analyse est le fondement de tout système RAG - elle transforme des fichiers bruts en texte consultable.

Formats de documents courants :

• PDF (le plus courant)
• Documents Word (.docx)
• Pages HTML/Web
• Markdown
• Texte brut

Workflow d'analyse de base

DEVELOPERpython
# Extraction simple de texte
def parse_document(file_path):
    # 1. Détecter le type de fichier
    file_type = detect_format(file_path)

    # 2. Extraire le texte
    if file_type == "pdf":
        text = extract_pdf(file_path)
    elif file_type == "docx":
        text = extract_docx(file_path)

    # 3. Extraire les métadonnées
    metadata = {
        "title": extract_title(file_path),
        "author": extract_author(file_path),
        "date": extract_date(file_path)
    }

    return text, metadata

Défis de l'analyse

1. Problèmes d'encodage Différentes langues utilisent différents encodages de caractères.

DEVELOPERpython
# Toujours spécifier l'encodage
with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f:
    text = f.read()

2. Préservation de la structure Conserver les en-têtes, listes et formatage.

3. Extraction de métadonnées Les titres, auteurs, dates sont précieux pour le filtrage.

Bibliothèques d'analyse populaires (Novembre 2025)

PyMuPDF (fitz)

Analyse PDF rapide avec excellente extraction de texte.

DEVELOPERpython
import fitz  # PyMuPDF

doc = fitz.open("document.pdf")
text = ""
for page in doc:
    text += page.get_text()

python-docx

Pour les documents Word.

DEVELOPERpython
from docx import Document

doc = Document("document.docx")
text = "\n".join([p.text for p in doc.paragraphs])

BeautifulSoup

Pour l'analyse HTML.

DEVELOPERpython
from bs4 import BeautifulSoup

with open("page.html") as f:
    soup = BeautifulSoup(f, 'html.parser')
    text = soup.get_text()

Meilleures pratiques

1. Préserver la structure : Garder les en-têtes, puces
2. Extraire les métadonnées : Les utiliser pour filtrer plus tard
3. Gérer les erreurs : Les fichiers peuvent être corrompus
4. Normaliser le texte : Supprimer les espaces blancs en excès
5. Garder la référence source : Suivre de quel fichier vient chaque chunk

Prochaines étapes

Une fois le texte extrait, vous devrez :

• Le découper en morceaux plus petits (voir les guides de Chunking)
• L'intégrer en vecteurs (voir les guides d'Embedding)
• Le stocker dans une base de données vectorielle (voir les guides de Stockage)

Maîtrisez les fondamentaux de l'analyse, puis explorez les techniques spécialisées pour les PDFs, images et documents complexes.