RAG知识库构建秘诀：文档处理原则与技巧

RAG文档处理的核心原则是找出有效数据，剔除无效数据，而非追求大而全。高质量文档处理能显著提升RAG的召回率和准确率。应统一文档格式，删除OCR转换后的无意义文字、图片地址引用、无意义数字表示及多余空格等噪音数据。根据业务场景选择有效数据入库，避免将无用字段纳入知识库，这样才能构建高质量知识库，提升RAG系统整体性能。

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“ RAG文档处理的原则是找出有效数据，剔除无效数据，而不是为了大而全整一堆没用的数据。”

在RAG增强检索中，文档处理是重中之重，但是很多人的文档处理做的很粗糙，然后还奇怪为什么我的RAG质量不好，召回率太低，原因就在于你的文档处理真的不咋地。

虽然说现在的文档处理是大模型应用中的一个难点，但既然用了那就要想办法把它做好，因此我们现在需要考虑的不是文档处理有多复杂，而是应该考虑怎么提升文档的处理质量，减少噪音，提升召回率和准确率。

处理文档中的噪音

文档处理的原则

首先，我们要弄明白一个核心问题，那就是文档处理的目的是为了提升召回率和准确率，而不是把文档处理得大而全；简单来说就是，如果文档中的某些内容很难处理或者没什么用，那就把这部分变换一下格式或者直接给删了；而不是为了文档的完整性，整了一堆没用的数据，最后不但没有达到全的目的，反而给文档增加了很多噪音数据导致召回率下降。

处理格式的选择

其次，在不同的业务场景中，选择合适的文档结构；比如说不论是word，pdf，还是excel等格式的数据，全部处理成markdown的格式；这样格式统一之后，也方便统一管理和后续处理。而不是同时使用多种格式，然后召回的时候需要经过各种乱七八糟的处理流程，然后还没达到预期效果。

噪音的处理

一般情况下文档在初步处理时会存在很多噪音数据，比如说orc读取文档之后，很多结构图，流程图变成了没有任何意义的文字描述；这部分数据就可以直接删除，因为留着不但没什么用，可能还会影响到处理比较好的完整数据。

其次，还有一些文档处理无法处理图片等格式，然后处理之后的文档出现大量的图片地址引用，类似于这种图片地址也可以直接删除，原因和上述的一样。

还有，把没有意义的数字转换成文字描述；比如说可能用0和1代表男女，对错等；这时直接在文档中显示0和1，没有任何意义，鬼知道0和1表示什么意思，最好的方式就是直接把这些无意义的表示转换成文字描述。

再有，删除文档中大量的空格和无用分割符；比如说word中的表格转换成markdown之后，会有大量的空格和| 作为分割符；这时这些无用字符除了会占用大量空间导致文档分离之外，没有任何用处，因此这种多余的无用字符最好也都给删掉。

在文档处理中，类似于以上所述的情况还有很多，因此我们需要根据自己的具体情况进行处理；而不是一股脑的把文档切片，嵌入再入库就行了。

还有就是我们在文档处理中，我们需要选择有用的高质量的数据，而不是把数据一股脑的全部塞到知识库中；以数据库表为例，有时候我们可能需要数据库中的数据作为知识库，但数据库中的很多字段可能是为了方便管理和区分业务用的，在实际的业务场景中没有任何意义；比如说is_deleted这种字段，用来标识数据是否被删除；这种字段在大部分业务场景中都是无效数据；当然也不否认其在某些场景下会有用。

因此，我们文档处理的原则就是，找到一种数据格式，然后把有效，且能够处理的数据入库；把哪些无效和无法处理的数据给剔除掉；这样才能打造一个高质量的知识库。

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