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Revisión pendiente desde 21 ago 20263 fuentes primarias

OCR y tablas en PDFs reales

Los PDFs fáciles ya tienen texto seleccionable. Los PDFs reales de empresa traen escaneos, columnas, sellos, tablas partidas y facturas torcidas. Si no procesas bien esa capa, el RAG nace confundido.

Qué vas a conseguir ahora

Una decisión o prueba aplicada a «OCR y tablas en PDFs reales».

  1. 1Entiende el criterio
  2. 2Haz una práctica pequeña
  3. 3Guarda una evidencia
Evidencia

Una nota breve con qué hiciste, qué salió bien, qué falló y qué revisarías después.

Objetivos de aprendizaje
  • Decidir cuándo necesitas OCR y cuándo basta extracción de texto.
  • Preservar tablas, páginas y metadatos antes de indexar.
  • Crear una salida intermedia revisable antes de embeddings.
En cristiano: document understanding. Es entender la estructura del documento, no solo leer letras: columnas, tablas, encabezados, pies, orden de lectura, páginas y relación entre campos.

Pipeline recomendado

Terminal
PDF o imagen
  -> detectar si hay texto seleccionable
  -> OCR si hace falta
  -> reconstruir orden de lectura
  -> extraer tablas como HTML/Markdown/JSON
  -> añadir metadatos: documento, página, sección
  -> revisión de muestra
  -> chunking e indexación
Idea clave. Nunca indexes directamente el primer texto que salga del OCR. Guarda Markdown/JSON intermedio y revisa varias páginas al azar.

Ejemplo con Docling

Docling está pensado para convertir documentos complejos en estructura útil para IA: texto, tablas, layout y formatos exportables.

Terminal
pip install docling

docling factura.pdf --to md --output salida_docling/

# Revisa antes de indexar:
ls salida_docling
cat salida_docling/factura.md

Formato de salida para facturas

Terminal
{
  "document_id": "factura-2026-001",
  "page": 1,
  "type": "invoice",
  "supplier": "Proveedor S.L.",
  "invoice_number": "F-2026-001",
  "date": "2026-07-02",
  "total": 242.00,
  "currency": "EUR",
  "table_rows": [
    {"concept": "Servicio mensual", "base": 200.00, "vat": 42.00}
  ],
  "source_text": "fragmento verificable..."
}
Cuidado. Las tablas son el punto donde más fallan los RAG. Si una fila se desplaza de columna, una respuesta aparentemente correcta puede usar importes equivocados.
Comprueba que funciona. Prueba con tres PDFs: uno digital, uno escaneado y uno con tabla partida en dos páginas. La extracción debe conservar página, tabla y fuente; si no, no lo indexes todavía.
Guardar y reabrir el proyecto.
Regla de oro: OCR primero, revisión después, embeddings al final. El vector no arregla una tabla rota.

Si has guardado la evidencia de esta lección, continúa con «Embeddings y bases vectoriales». Si no, repite la comprobación antes de avanzar.

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Cómo se relacionan todos los cursos

No es una lista que debas completar. Empieza por la base, elige un resultado y profundiza solo cuando tu proyecto necesite más control.

  1. 1Comprender
  2. 2Aplicar o construir
  3. 3Operar con confianza
01

Empieza aquí

Crea una base común: qué puede hacer la IA, cómo pedir resultados y cómo comprobarlos antes de especializarte.

Desde esta base puedes aplicar la IA a una tarea o aprender a construir con código.

02

Elige una aplicación

Convierte la base en un resultado visible: una web, una mejora de negocio, contenido o una experiencia interactiva.

Si necesitas mantener código, datos o infraestructura, continúa por la rama técnica.

03

Construye con código

Prepara el entorno, trabaja con agentes de programación y aprende a ejecutar modelos con control sobre tus proyectos.

Esta rama prepara los conocimientos necesarios para diseñar y operar sistemas de IA fiables.

04

Lleva sistemas a producción

Combina recuperación, agentes, evaluación, seguridad, despliegue y adaptación de modelos cuando el problema lo exija.

No es obligatorio completarlo todo: elige solo la pieza que tu sistema necesita y vuelve al mapa cuando crezca.

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