HtmlRAG：HTML格式提升RAG系统检索效果

HtmlRAG：HTML格式提升RAG系统检索效果

HtmlRAG HtmlRAG: HTML is Better Than Plain Text for Modeling Retrieval Results in RAG Systems (WWW 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ht/HtmlRAG

项目介绍

HtmlRAG是一个开源项目，致力于在检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation，RAG）系统中使用HTML而非纯文本作为外部知识的格式。传统的RAG系统在处理长篇上下文时存在效率问题，HtmlRAG通过提出无损HTML清洗（Lossless HTML Cleaning）和两阶段块树基于的HTML剪枝（Two-Step Block-Tree-Based HTML Pruning）来解决这一问题。这一创新的方法不仅保留了HTML文档中的所有语义信息，还提高了生成过程的效率和准确性。

项目技术分析

HtmlRAG的核心技术包括两部分：

1. 无损HTML清洗：该过程仅移除完全无关的内容并压缩冗余结构，保留了原始HTML中的所有语义信息。这种清洗后的HTML适合于具有长上下文LLM（大型语言模型）的RAG系统，且不愿意在生成前丢失任何信息。

2. 两阶段块树基于的HTML剪枝：该剪枝方法包括两个步骤，均在块树结构上进行。第一步使用嵌入模型为块计算得分，第二步使用路径生成模型。第一步处理无损HTML清洗的结果，第二步处理第一步剪枝的结果。

项目技术应用场景

HtmlRAG可以在多种场景下应用，尤其是在需要处理大量HTML文档并从中提取有用信息的RAG系统中。以下是一些典型的应用场景：

• 问答系统：对于基于网页内容的问答系统，HtmlRAG可以帮助更有效地从HTML文档中提取相关答案。
• 信息检索：在信息检索任务中，HtmlRAG能够提高检索效率，尤其是在处理长篇文档时。
• 内容生成：在内容生成过程中，HtmlRAG可以帮助生成更加准确和丰富的内容。

项目特点

HtmlRAG项目具有以下显著特点：

1. 高效处理长上下文：通过无损HTML清洗和两阶段块树剪枝，HtmlRAG能够高效处理长篇HTML文档，提高RAG系统的生成效率。

2. 保留语义信息：在清洗和剪枝过程中，HtmlRAG确保了原始HTML文档中的所有语义信息得到保留，不会因为处理而丢失关键信息。

3. 易于集成：HtmlRAG提供了简单的工具包，使得开发者可以轻松地在自己的RAG系统中集成这一技术。

4. 开源友好：作为一个开源项目，HtmlRAG遵循MIT协议，鼓励社区贡献和共享。

5. 多语言支持：HtmlRAG不仅支持英文HTML文档，还支持中文文档，具有较好的语言通用性。

推荐语

HtmlRAG项目以其独特的技术方法和优异的性能，为RAG系统带来了新的可能性。通过利用HTML格式而非纯文本，HtmlRAG不仅提升了检索效率，还确保了信息的准确性。无论您是在构建问答系统、信息检索工具，还是内容生成应用，HtmlRAG都能为您提供强大的支持。加入HtmlRAG的社区，让我们一起探索RAG系统的无限可能！

HtmlRAG HtmlRAG: HTML is Better Than Plain Text for Modeling Retrieval Results in RAG Systems (WWW 2025) 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ht/HtmlRAG