AI知识库：基于RAG技术的数据预处理方法探讨

最新推荐文章于 2025-10-27 13:53:56 发布
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#人工智能 #架构 #transformer #数码相机 #深度学习

在人工智能技术迅猛发展的当下，Retrieval-Augmented Generation（RAG，检索增强生成）凭借其将信息检索与文本生成相结合的独特优势，已成为企业和开发者构建智能应用的重要技术选择。然而，在实际应用过程中，许多开发者常常面临一个令人困扰的问题：明明采用了先进的RAG框架，生成的结果却时常出现"文不对题"或"逻辑混乱"的情况。经过深入分析发现，这些问题往往源于一个被忽视的关键环节——文档预处理的质量。本文将系统解析RAG技术的工作原理，揭示影响其性能的关键因素，并着重探讨如何通过优化文档预处理流程（包括标准化文档结构、提升文本质量等）来充分释放RAG的技术潜力。

RAG技术的核心竞争力在于其能够从海量知识库中精准检索相关信息，但如果基础文档存在格式混乱、内容冗余或结构缺失等问题，即便最先进的算法也难以发挥应有水平。当前实践中主要存在以下几大典型挑战：

  • 文档格式杂乱：知识库中可能包含PDF、Word、网页、Markdown等多种格式，结构不统一，导致检索时信息提取困难。
  • 内容质量参差：文档可能包含冗余、过时或低质量内容，干扰检索准确性。
  • 语义不清晰：文档缺乏明确的标题、段落划分或关键词标注，AI难以理解内容与查询的关联性。

案 例

近期帮助客户把一批文档录入到AI知识库系统进行问答效果验证，上传的过程中发现了一些实际的问题。

文档标注前后对比

  • 原始文档（分段不准确，内容被截断）

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  • 声明段落后的文档（分段包含层次结构，以及相对完整的内容）

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表格文档标注前后对比

  • PDF表格文档（无法识别表格结构）

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  • 更改为Excel表格文档（按行分段）

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文档解析分段过程中发现的关键问题

  • Word中包含表格（规则、不规则）
  • Word中包含图片
  • Word中包含图表
  • PDF文档布局排版
  • PDF文档表格、图片、图表
  • 文档中的层级关系
  • 文档中的文图链接（多跳情况）

关键策略

  • 标准化预处理：将知识库中的文档统一转换为Markdown结构化的格式，包含段落、图片、文档中的表格，便于AI解析，支持清晰的标题层次结构，段落。例如，Markdown的层级标题（#、##）能帮助AI快速定位内容。

  • 结构化文档采用行存，采用明确语义的字段标题。

  • 规范化命名：为文档设置统一的能够最大反应主题的命名规则，如“[部门]-[主题].docx”，便于检索和管理。

  • 特殊文档特殊处理，比如法律条款、Q&A、单篇内容聚合等，人为指定解析规则进行上传。

  • 多维度结构化的事实数据可以考虑利用知识图谱进行存储，揭示知识之间的关联性，当用户查询与特定节点或边匹配时，相关连接的节点/边也可以加起来，为响应提供更多上下文。

针对上述策略，在应用系统开发过程中采用以下功能尝试解决与实现。

非结构化文档预处理

  • 上传文档，上传过程中人为选择切片方法

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  • MARKDOWN文档预览，支持同时提取段落、表格和图片

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  • 分段预览，包含文档名称、段落层次以及段落内容，都作为向量进行存储。

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知识图谱数据预处理

目前利用AI从非结构化文档中提取知识图谱依然面临着较大的不确定性以及人工审核成本，所以个人看法知识图谱的实际落地应用目前还是应该以结构化数据为主，将多维度的关联性数据导入到知识图谱中，进行基于实体和关系的问答或者复杂推理。

  • 问答效果

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  • 实体及关系展示

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结语

  • 语料加工是RAG中的一个十分重要环节，其属于龙头地位，加工的程度和质量，直接影响知识问答效果；
  • 怎么把文档挖得好，挖的深，纵使有很多工具，但依旧无法脱离人工的成分，要保证质量可信的话，需要人进行check；
  • 知识图谱是另一种形式的规则知识文档，可作为一个规范/实施引导大模型做可控性生成。
  • 利用结构化知识，构建场景知识图谱，进行Cyther图检索辅助大语言模型做问答。

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

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第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

  • 大模型 AI 能干什么？
  • 大模型是怎样获得「智能」的？
  • 用好 AI 的核心心法
  • 大模型应用业务架构
  • 大模型应用技术架构
  • 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
  • 提示工程的意义和核心思想
  • Prompt 典型构成
  • 指令调优方法论
  • 思维链和思维树
  • Prompt 攻击和防范
  • …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

  • 为什么要做 RAG
  • 搭建一个简单的 ChatPDF
  • 检索的基础概念
  • 什么是向量表示（Embeddings）
  • 向量数据库与向量检索
  • 基于向量检索的 RAG
  • 搭建 RAG 系统的扩展知识
  • 混合检索与 RAG-Fusion 简介
  • 向量模型本地部署
  • …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

  • 为什么要做 RAG
  • 什么是模型
  • 什么是模型训练
  • 求解器 & 损失函数简介
  • 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
  • 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
  • Transformer结构简介
  • 轻量化微调
  • 实验数据集的构建
  • …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

  • 硬件选型
  • 带你了解全球大模型
  • 使用国产大模型服务
  • 搭建 OpenAI 代理
  • 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
  • 在本地计算机运行大模型
  • 大模型的私有化部署
  • 基于 vLLM 部署大模型
  • 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
  • 部署一套开源 LLM 项目
  • 内容安全
  • 互联网信息服务算法备案
  • …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

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基于Deepseek+RAG构建企业知识库：文档预处理与数据整理
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MegaParse 是一款功能强大且用途广泛的解析器，能够轻松处理多种类型的文档，包括文本、PDF、PowerPoint 演示文稿、Word 文档、Excel 电子表格、CSV 文件等。其核心优势在于解析过程中对信息零丢失的严格把控，旨在为用户提供精准、高效的文档解析解决方案，尤其适用于需要将文档内容转化为适合大型语言模型（LLM）摄入格式的场景。
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当下内容，还未达到100分！这，涉及到OCR模型训练，更深度的，数据处理策略！雄哥会持续把真正有价值的内容，给你！还未加入？你可以在这里点击申请加入，或者在末尾联系-工程师小胖！报获取优惠券或者加入交流群！现在我们付费会员500+，活跃社群3000人+，欢迎你加入！这个数据系列，原计划更3篇！还未看前面的，直接在这里看！**方案一：**把word/ppt/pdf等不同格式，统一转为html或md，然后用把文本+图片+表格分别提取出来，最后把图片+表格单独处理成文本；**方案二：**
Advanced RAG 07：在RAG系统中进行表格数据处理的新思路
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使用多模态 LLM （如 GPT-4V[14] 、LLaVA[15] 或 FUYU-8b[16]）从图像数据中生成文本摘要，然后将这些文本摘要嵌入向量化，利用这些嵌入向量，可以对图像摘要进行高效检索（retrieve），在检索到的每个图像摘要中，都保留有一个对应的原始图像的引用（reference to the raw image），这属于上文的 (i) 类方法，最后将未经处理的图像数据和文本块传递给多模态 LLM 以便生成答案。首先，使用（a）至（d）中的任何一种方法，将文档中的所有表格解析为图像形式。
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大模型RAG入门及实践
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在当今科技飞速发展的时代，人工智能（AI）无疑是最耀眼的明星技术之一。从语音助手到图像识别，从自动驾驶到智能医疗，AI 正以惊人的速度渗透到我们生活的方方面面，深刻地改变着我们的生活方式和工作模式。在 AI 技术的蓬勃发展过程中，有三项核心技术尤为引人注目，它们分别是检索增强生成（RAG）、大模型（LLM）和智能体（Agent）。这三项技术相互关联、相辅相成，共同推动着 AI 技术向更高层次迈进。大模型，即大型语言模型（Large Language Model，简称 LLM），是人工智能领域中基于深度学习的
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