大模型系列——关于在RAG检索增强中文档处理的解决方案

于 2025-08-05 21:13:38 发布
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大模型系列——关于在RAG检索增强中文档处理的解决方案

在大模型应用领域中——RAG技术应该属于一项基础技术，不论做什么业务基本都离不开RAG的存在；但RAG技术属于典型的入门五分钟，想做好却需要花费大量时间和精力，以及成本。

所以，今天我们就来讨论一下RAG技术在企业应用中的解决方案，既要考虑技术问题，也要考虑成本问题。

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怎么做好RAG

RAG技术从整体上来说主要分为两块，一块是文档预处理，也就是把文档处理成向量格式，但需要尽量保证文档的语义完整性；其次，就是检索召回，具体要求是能快速并准确地召回需要的数据。

但从实践的角度来看，目前对RAG影响最大的是第一步——文档预处理，文档处理的质量越高，召回的精准度就越高。其实这一点也很好理解，在一个有完善管理系统的图书馆里找书，肯定会比在一堆没人管理的书堆里找书要快，要好。

那在文档预处理这块，主要存在的难点是什么？

在文档处理领域，主要存在两种数据形式，结构化数据和非结构化数据；结构化数据主要以excel这种二维表的形式存在，其处理起来相对比较简单；而非结构化数据的格式就比较多，并且比较混乱，比如说txt，word，pdf，markdown，ppt等多种形式。

结构化数据今天我们就不讨论了，因为其比较简单；所以，我们今天主要讨论的是非结构化数据，就以word文档为例。

由于大模型有窗口上下文长

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大模型知识检索增强问答应用软件系统
05-14
### 开发基于大模型的知识检索增强问答系统的软件架构 开发基于大模型的知识检索增强的问答应用软件系统涉及多个关键技术环节，包括但不限于知识图谱构建、向量数据库管理、Prompt Engineering以及前后端集成。以下是针对该类系统的核心架构设计及其组成部分： #### 1. 系统总体架构 系统可以分为以下几个主要层次： - **LLM 层**：负责调用预训练的大语言模型（如 GPT、Bert 或其他开源模型），提供自然语言理解和生成的能力[^3]。 - **数据层**：用于存储用户的原始文档和经过处理的嵌入向量数据。这一部分通常依赖于高效的向量搜索引擎（如 ChromaDB、Milvus 或 Pinecone）来完成相似度计算和快速检索[^4]。 - **数据库层**：支持结构化元数据管理和长期存储需求，可能采用关系型数据库（MySQL/PostgreSQL）或者 NoSQL 解决方案（MongoDB/Cassandra）以满足不同场景下的灵活性要求[^3]。 - **应用层**：封装业务逻辑和服务接口，通过 RESTful API 或 GraphQL 方式对外暴露服务能力；同时实现对话状态跟踪、上下文感知等功能提升用户体验质量[^3]。 - **服务层**：作为中介协调各子模块之间的通信协作，并保障高可用性和可扩展性特性得以体现出来。 #### 2. 关键组件详解 ##### (1) 文档处理与向量化 在接收到来自用户的各类文件格式后（PDF、Word、Excel等），需先对其进行解析提取纯文本内容，随后运用先进的 NLP 技术将其转化为固定长度数值表示形式——Embedding 向量。此过程有助于后续阶段执行精准匹配操作时能够充分利用现代机器学习框架所提供的强大算力优势。 ```python from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings embedder = HuggingFaceEmbeddings() text_chunks = ["example sentence one", "another example"] vector_embeddings = embedder.embed_documents(text_chunks) print(vector_embeddings) ``` ##### (2) RAG机制的应用 为了提高回答准确性并减少传统闭源AI可能出现的信息偏差现象，在实际运行过程中引入了 Retrieval-Augmented Generation(RAG) 方法论指导下的工作模式。具体而言就是当接收到新查询请求之后不仅单纯依靠内部记忆库作出判断决策而是主动去外部资源池里寻找关联线索再综合考虑给出最终结论建议[^2]。 ##### (3) Prompt模板定制 考虑到不同类型的任务往往有着各自独特的表达习惯或者说辞偏好因此有必要预先准备好一系列通用但又不失针对性强弱程度适中的引导句式供即时调整选用之便。例如对于封闭式问题可以直接询问确切答案而开放式的则鼓励展开论述提供更多背景补充说明等等[^3]。 ##### (4) 用户界面设计 最后也是至关重要的一环便是如何打造直观易懂且互动性强的操作面板使得即使是没有任何编程基础的小白也能轻松上手使用整个产品。这里推荐借助像Gradio这样的轻量级工具快速原型制作然后再逐步完善细节直至达到理想效果为止。 ```python import gradio as gr def greet(name): return f"Hello {name}!" demo = gr.Interface(fn=greet, inputs="text", outputs="text") demo.launch() ``` ### 总结 综上所述，构建一套完整的基于大模型的知识检索增强型问答应用程序需要跨学科融合多项前沿科技成果才能达成预期目标。从底层基础设施建设到高层抽象概念诠释均不可或缺任何一个环节都值得深入探讨研究下去。
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