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:
- 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。
- 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。
- 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。
- 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。
- 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