提升RAG效果：为何 JSON 格式远胜 Markdown？

最新推荐文章于 2025-10-29 08:35:03 发布

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#json

在构建强大的 RAG (检索增强生成) 系统时，文档解析是至关重要的第一步。它直接影响着后续的检索效率和生成质量。在众多文档格式中，JSON (JavaScript Object Notation) 格式正逐渐展现出其相对于传统 Markdown 格式的巨大优势。本文将深入探讨 JSON 在 RAG 系统文档解析中的卓越之处，并结合具体案例，让你理解为何 JSON 才是构建下一代智能应用的更优选择。

RAG 系统文档解析的痛点：不止是“看到”文档，更要“理解”文档

RAG 系统的核心目标是让模型能够利用外部知识库，生成更精准、更贴合实际的答案。文档解析的任务，不仅仅是将文档内容提取出来，更重要的是要让系统能够 理解文档的结构、上下文和语义关系。传统的 Markdown 格式在某些方面显得力不从心，而 JSON 格式则能更好地应对这些挑战。

JSON 的五大优势：RAG 系统文档解析的“瑞士军刀”

结构化层级关系：让文档“脉络清晰”

Markdown 格式以其简洁性著称，通过简单的符号（如 #, *, -）来表示标题、列表等基本结构。但面对复杂文档时，Markdown 难以清晰表达深层的层级关系。例如，一篇研究论文，可能包含章节、子章节、段落、列表、图表等多个层级。Markdown 只能通过标题层级和简单的列表来勉强表示，但缺乏明确的、可编程的结构化表示。

JSON 格式则天生具备结构化能力。 它使用键值对 (key-value pairs) 和嵌套结构，可以轻松表达任意深度的层级关系。我们可以将一篇论文解析成如下 JSON 结构：

      {
  "document_title": "基于深度学习的 RAG 系统研究",
  "authors": ["张三", "李四"],
  "chapters": [
    {
      "chapter_title": "引言",
      "sections": [
        {
          "section_title": "研究背景",
          "paragraphs": [
            "RAG 系统是...",
            "本文旨在..."
          ]
        },
        {
          "section_title": "研究意义",
          "paragraphs": [
            "RAG 系统的应用前景广阔...",
            "本研究具有重要的理论和实践意义..."
          ]
        }
      ]
    },
    {
      "chapter_title": "方法",
      "sections": [
        {
          "section_title": "模型架构",
          "paragraphs": [
            "我们提出了...",
            "该模型包括..."