技術檔案中的圖表通常需要轉換為文字描述，以便於理解和應用。RAG 系統結合搜尋引擎和大語言模型（LLM），能有效地從資料函式庫中提取相關資訊，並生成對應的文字描述。搜尋引擎負責定位最相關的資料，LLM 則根據這些資料生成答案，實作圖表翻譯的功能。處理 Word 檔案時，python-docx 函式庫可以提取檔案中的所有文字，並將其合併成單一字串，方便後續處理。而 unstructured 函式庫則能將 Word 檔案分解成結構化的元素，每個元素都帶有型別和後設資料，更利於深入分析和應用。
圖表翻譯
圖表翻譯是指將圖表轉換為文字描述的過程。以下是圖表 1-2 的翻譯： RAG 系統由搜尋引擎和大語言模型（LLM）組成。搜尋引擎找到資料函式庫中最相關的資訊，LLM 根據這些資訊生成答案。
圖表 1-3 翻譯
圖表 1-3 顯示了使用 python-docx 或 unstructured 函式庫載入 Word 檔案的基本過程。使用 python-docx 函式庫，可以提取檔案中的文字並將其轉換為單一字串。使用 unstructured 函式庫，可以將檔案分解為結構化元素，每個元素都有其型別和有用的後設資料。
從技術架構視角來看，圖表翻譯技術的核心在於如何有效地將圖表中的視覺資訊轉換為精確且易於理解的文字描述。比較 python-docx 和 unstructured 函式庫在處理 Word 檔案時的差異，可以發現兩種技術路線各有千秋。python-docx 適用於簡單的文字提取場景，而 unstructured 函式庫則更擅長處理複雜的結構化資訊，並保留重要的後設資料。這也反映了圖表翻譯技術在處理不同圖表型別時的挑戰：如何兼顧資訊的完整性和表達的簡潔性。目前，圖表翻譯技術仍受限於圖表型別的多樣性和資訊提取的準確性。未來，隨著電腦視覺和自然語言處理技術的進一步發展，我們預期圖表翻譯技術將能更好地理解圖表上下文，並生成更自然、更符合人類閱讀習慣的描述。對於需要處理大量圖表資訊的應用場景，例如資料分析報告自動生成和知識圖譜構建，投資於圖表翻譯技術將帶來顯著的效率提升。玄貓認為，圖表翻譯技術正處於快速發展階段，其應用前景值得密切關注。
