解析复杂文档并处理文档结构是一个相对复杂的任务，需要综合运用多种技术和方法。在实际应用中，这个过程可以分为以下几个步骤：

1. 文档加载和读取：首先，需要将复杂文档加载到系统中进行处理。这可以通过读取本地文件或从网络上下载文档实现。读取文档后，可以将其转化为文本格式，以便后续的处理。

2. 文档分割：复杂文档通常包含多个部分，如章节、段落、表格、图像等。在处理文档结构时，需要将文档分割成各个部分，以便更好地理解和处理每个部分的内容。分割可以根据一定的规则进行，如段落、句子或特定标记的数量等。

3. 文本向量化：为了进行文档结构的处理，需要将文本转化为数值向量表示。这可以通过自然语言处理NLP的技术实现，如词袋模型、TF-IDF、等。向量化后的文本可以更方便地进行相似度计算和检索。

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4. 文档结构分析：在向量化后，可以对文档结构进行分析。这包括识别章节、标题、子标题、图表、图像等元素，并建立它们之间的关系。这可以通过文本分析和模式识别的方法实现，如正则表达式、关键词匹配、语义分析等。

5. 信息提取：在分析文档结构后，可以提取出文档中的关键信息。这可以包括摘要、关键词、图表数据、重要观点等。信息提取可以通过文本抽取和实体识别的技术实现，如命名实体识别、关系抽取、关键词提取等。

6. 结构化存储：最后，处理后的文档结构可以被存储在结构化的数据库中，以便后续的查询和分析。这可以使用关系型数据库或文档数据库来实现，根据具体需求选择适合的存储方式。

总的来说，解析复杂文档并处理文档结构是一个多步骤的过程，需要综合运用文本处理、NLP和数据存储等技术。通过合理的分割、向量化和分析，可以更好地理解和利用复杂文档中的信息。然而，这个过程也面临一些挑战，如文档格式的多样性、文档结构的复杂性和信息提取的准确性等。因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行适当的调整和优化，以获得更好的解析和处理效果。