【llm对话系统】大模型RAG之文档处理方法

构建一个强大的 RAG 系统，第一步就是处理好你的文档，将其转化为 LLM 易于理解和检索的格式。

如果把 LLM 比作一位聪明的学生，那么知识库就是它的课本。而文档处理，就是将这些“课本”整理、切分、编码，让学生更容易学习和查找知识的关键步骤。

今天，我们就来深入探讨 RAG 中的文档处理，看看如何将各种格式的文档变成 LLM 的“知识宝藏”！

一、文档处理的目标

RAG 中的文档处理主要有以下几个目标：

1. 读取各种格式的文档： 从不同来源、不同格式的文档中提取文本内容，例如 PDF、Markdown、HTML、Word 等。
2. 文本清洗： 去除文本中的噪声和无关信息，例如 HTML 标签、特殊字符、多余的空格等。
3. 文本分片 (Chunking)： 将长文档切分成较小的、语义完整的文本片段，以便于检索和 LLM 的输入。
4. 元数据 (Metadata) 提取： 提取文档的关键信息，例如标题、作者、日期等，作为元数据与文本片段一起存储，用于检索和过滤。
5. 向量化 (Embedding)： 将文本片段转换成向量表示，以便进行语义搜索。 (这一步通常在构建索引时进行，本篇博客暂不深入讨论)

二、常见文档格式及读取方法

现实世界中，文档的格式多种多样，我们需要使用