TableRAG_tablerag github-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Listennnn/article/details/148791006

https://github.com/YuhangWuAI/tablerag

核心目标： 当用户问一个问题时，从一大堆表格中找出最相关的表格信息，然后让大模型（LLM）基于这些信息生成答案。

核心思路（像处理原材料一样处理表格）：

各种各样的表格就像仓库里的原材料。用户的问题（Query）就是客户下的订单。这个项目要做的是：

第一步：快速粗筛（Table Filter - 表格过滤）
- 任务： 从海量表格里快速挑出可能相关的那几个（比如几十或几百个），扔掉明显无关的。这步要快。
- 怎么筛？两种方法：
  - 方法1：关键词/语义匹配（Semantic-based）： 把用户问题和表格里的每一行或每一列的关键词/意思（变成数学向量）做相似度比较。比如用户问“苹果的销量”，表格里某行有“Apple”、“Sales”这些词，或者意思接近，这行就可能被选中。最终选相似度最高的几行或几列。
  - 方法2：让AI助理看一眼（LLM-based）： 把用户问题和所有表格的列名打包一起扔给大模型，问它：“根据用户的问题，哪些列最相关？” 大模型指哪列，就保留哪列。
- 结果： 得到一小批“入围”的表格片段（行或列）。
第二步：精加工原材料（Table Clarification - 表格澄清补充）
- 任务： 对第一步筛出来的那些“入围”表格片段进行深度加工，让它们变得更清晰、更丰富、更容易被理解（尤其是对大模型来说）。这步可能比较慢、费资源（Token）。
- 怎么加工？主要三件事：
  - a. 解释术语（Term Explanations）： 表格里可能有缩写、专业术语（比如“EBITDA”、“CPU”）。让大模型识别这些术语，并给它们加上定义解释和相关同义词。这样大模型就不会误解了。
  - b. 写摘要（Table Summary）： 给整个表格或表格片段写个简短的内容提要，说明这个表格主要是讲什么的（比如“本表展示了2023年全球各大科技公司的营收和利润数据”）。这给大模型一个宏观背景。
  - c. 猜问题（Query Suggestions）： 根据表格内容，让大模型预测用户可能会问哪些相关问题（比如“哪家公司利润最高？”、“苹果的营收是多少？”）。这有助于后续更好地匹配用户问题。
- 结果： 得到一批“精装修”过的表格信息，自带解释、摘要和问题预测。
第三步：包装送货（Table Format - 表格格式化）
- 任务： 把加工好的表格信息，转换成大模型最容易吃进去的格式。
- 怎么包装？
  - HTML格式： 保留表格的复杂结构（比如合并单元格、嵌套表），适合结构复杂的表格。
  - Markdown格式： 变成简单易读的文本表格（用 | 和 - 表示），是RAG里常用的格式。
- 结果： 加工好的信息被打包成格式整洁的“包裹”。
第四步：生成答案（Serialized Request - 丢给LLM）
- 任务： 把用户原始问题和第三步打包好的、精加工的表格信息，一起拼接（Serialize） 成一个长长的提示（Prompt），然后喂给大模型（LLM）。
- 结果： 大模型阅读了清晰的问题和加工过的表格信息后，生成最终答案。

总结起来像什么？

像在图书馆查资料：
- 过滤 = 用关键词在目录/索引里快速找书（可能找到好几本）。
- 澄清 = 把找到的书翻开来，查里面的专业词汇（看术语表）、读前言/摘要了解书的大意、想想这本书能回答哪些问题。
- 格式化 = 把需要的那几页复印好，标注好。
- 生成 = 把问题和复印的资料一起交给专家（LLM）写报告。

项目特点（优缺点）：

优点：
- 思路清晰： 分阶段处理，逻辑分明。
- 考虑周到： 特别关注了表格中的术语歧义问题（澄清阶段），这对理解专业表格很重要。
- 信息丰富： 生成的摘要和问题建议为LLM提供了额外的上下文。
缺点：
- 速度慢、费钱（Token）： 尤其是“澄清”那步，对每个入围表格片段都要调用大模型做解释、摘要、猜问题，这非常消耗计算资源和时间（Token），效率不高。
- 设计可能不合理： 通常RAG希望检索（过滤）这一步就尽量精准，只召回少量最相关的信息。而这个项目在过滤后还做了大量的信息补充（澄清），导致最终扔给LLM的内容可能还是很多、很杂，影响最终生成的速度和质量。
- 效果未知： 项目比较早，实际效果没明确说。