财报 PDF 页级解析与证据页检索

把一个完整财报 PDF 切成"每页一个可回查来源"，再用自然语言问题找到并引用具体物理页。 所有结论都以物理页码为准，引用能回到原文件的同一页上被复核。

何时使用

• 需要按物理页码引用财报内容（"第 62 页的合并利润表"），而不是按段落或文本块；
• 需要证明解析是全页覆盖的，不只是把命中答案的那几页抓出来；
• 需要离线、确定性、不调用模型的问题检索（评测环境常常禁止联网推理）。

何时不使用

• 扫描件 / 图片型 PDF：本题型不做 OCR，需要先过 OCR 才能进来；
• 需要金融计算或答案生成的场景：本流程只负责定位证据页，不评价计算是否正确；
• 只想取几条文本做摘要：直接抽取文本即可，不需要页级身份与入库。

一、解析：每页一个来源

按物理页切分，从第 1 页开始、包含空白页、不跳页。每页携带三样东西：

(document_id, document_sha256, page_number)  →  Source 身份

• document_id：调用方给的文档标识，不得为空或纯空白；
• document_sha256：整个输入 PDF 字节的 SHA-256 小写十六进制——不是文本的摘要；
• page_number：物理页码，从 1 开始。

身份由这三元组决定，且不超过 256 字符。PDF 一旦修订就产生新身份，旧引用继续指向原修订。

失败必须原子：空文件、非 PDF、损坏、无法完整解析，一律抛 ValueError 且不返回部分页。 带空密码权限标记、无需用户输入密码即可读取的 PDF 是合法输入，要能正常解析。

标准文本投影：

source_type = "pdf-page"
source_id   = Source name
content     = DOCUMENT_ID + "\n" + PAGE_TEXT
metadata    = {document_id, document_sha256, page_number}   # 恰好这三个键

二、最容易踩的五个坑

这五条都是实测踩出来的，不是理论推演。

1. 一页正文可能超过入库上限，代价是整份文档作废

固定 pipeline 把每页投影正文原样变成一条 memory 条文，条文正文有 8192 UTF-8 字节上限。 密集报表页很容易顶到这个上限；一旦超限，整份财报都入不了库，那份文档的所有问题归零。

对策：页文本做空白折叠（连续空格、连续空行压成一个）。题目允许"页面布局空白可以不同"， 而所有质量指标都按 [a-z]+|\d+ 分词统计，折叠不改变任何一个词项，但能显著降低字节数。 先量一份 PDF 里每页的字节最大值，再决定是否需要更激进的处理。

2. 报表页不靠"问题里有没有报表名"来判定

问"operating margin 是否改善"，答案在合并利润表上，但问题里根本没有 "income statement" 这个词。 只按"问题点名了哪张报表"来加分，这类题会全漏。

对策：从问题里的财务指标反推该看哪张报表——这是领域词汇，不是某题的答案：

| 问题里的词 | 该看的报表 | | --- | --- | | revenue / sales / margin / operating income / earnings / cost | 利润表 | | liquidity / quick ratio / current ratio / inventory / receivable / debt | 资产负债表 | | capex / depreciation / amortization / cash flow / EBITDA / dividend | 现金流量表 |

3. 同一个数据库里往往不止一份报告

评测把一整个数据划分放进同一个 scoped Memory：多份报告同库，一个问题只能取前 20 页。 于是"A 公司的资本开支页"会被 B 公司、C 公司的资本开支页挤掉，题面看起来一样但命中全错。

对策：问题几乎总会点名公司。从 document_id 拆出申报公司名（AMERICANEXPRESS_2022_10K → americanexpress，3M_2022_10K → 3m），若库里恰好只有一份报告匹配，就把候选池限定到那份报告。 点名 0 家或 ≥2 家时不限定，维持全库竞争。这一步要把同库问题退化成单文档问题。

注意：限定要在收集阶段做，而不是排序阶段——候选池是全库截断的， 收集完再筛会把目标公司的页面提前挤掉。

4. 每页词项数有 90%–110% 的门槛

组织方会离线冻结每一页的词项数（包括没有任何问答标注的页），我们的解析必须落在 [0.9×, 1.1×]。这直接否掉了两种取巧：只解析证据页、用只有页码的占位页充数。

对策：老老实实解析全部物理页；空白页保持为空（空页的词项数就是 0）。

5. 引用必须是"不同页面"的精确引用

返回的每条引用都要能 memory.get 回查到正文与 Source，并核对完整文档摘要 + 物理页码； 返回条数 ≤ limit，且页码去重——两个条目指向同一页只算一条。

三、检索流程（确定性、离线）

1. 清洗问题：去掉不承载证据的作答指令。这类句式在财报问答里很常见，词却满篇都是：

   • 条件式兜底：If gross margin is not a useful metric..., then state that and explain why.
   • 作答方式：Respond to the question by assuming the perspective of an analyst...
   • 输出格式：Answer in USD millions.

   但 Define unadjusted EBITDA as operating income + depreciation and amortization 要保留—— 里面的 depreciation、amortization 是真词汇。

2. 多次短查询而非一次长查询：检索层有"词项覆盖率"准入门槛，查询词越多门槛越高。 因此拆成几条短查询再加权融合：合并关键词 / 年份与数字 / 最强单term / 报表标题。 单条长查询的召回显著更差。

3. 重排：用文档内 IDF 打分，并对三类结构信号加分—— 问题点名的报表、问题指标隐含的报表、问业务拆分时的 segment 页； 再叠加数字密度（指标题多落在数值表格页上）。

4. 只在 ≥20 页里选 20 页，最后按物理页码去重输出精确引用。

四、验收自测清单

上线前至少跑这几项：

• [ ] 页数、页码连续、空白页顺序正确；
• [ ] 空密码权限的 PDF 可读；空文件/非 PDF/损坏原子失败且抛 ValueError；
• [ ] 同一 PDF 重复提交不新增 Source；关闭并重开 Runtime 后引用仍然可回查；
• [ ] 每页字节最大值 < 8192，且空白折叠前后词项数完全一致；
• [ ] 标注页的每条证据召回 ≥0.95、每张标注页 F1 ≥0.95（按 [a-z]+|\d+ 分词取多重集合交集）；
• [ ] limit=20 的 evidence-page Recall@20 ≥0.70，分组分别统计；
• [ ] 在同库多文档设置下实测一次，而不是只测单文档——后者会系统性高估。

五、度量口径（容易算错）

• 证据召回 = |解析页 ∩ 证据| / |证据|（按词频多重集合）；
• 整页 F1 = 2|解析页 ∩ 标注全文| / (|解析页| + |标注全文|)；
• Recall@20 分子 = 每个问题前 20 条引用命中的不同标注页数之和，分母 = 各问题不同标注页数之和； 同一页被多个问题标注按题分别计，同一问题的重复标注页只计一次。

参考数据：FinanceBench（固定 revision，数据卡 CC BY-NC 4.0），公开样例为一份 503 页的 10-K 与 5 个原始问题；其余分组按同样的质量门槛分别核验。

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