提升deepseek构建的RAG系统

使用 DeepSeek 模型构建 RAG 系统，可以利用其强大的语言理解和生成能力，但同时也需要针对 DeepSeek 模型的特性进行优化。以下是一些提升 RAG 效果的手段，主要分为数据准备、检索增强、生成优化和模型微调四个方面：

1. 数据准备 (Data Preparation):

• 高质量数据清洗:
  • 去除噪声: 清理 HTML 标签、特殊字符、格式错误等。
  • 纠正拼写和语法错误: 使用拼写检查器和语法纠错工具。
  • 处理重复数据: 删除或合并重复的文档或段落。
• 结构化数据:
  • 提取关键信息: 从文档中提取标题、作者、摘要、关键词等元数据。
  • 创建知识图谱: 将文档中的实体和关系提取出来，构建知识图谱，用于增强检索。
• 数据增强:
  • 回译 (Back Translation): 将文本翻译成另一种语言，然后再翻译回原始语言，生成新的文本。
  • 同义词替换: 使用同义词替换文本中的词语，生成新的文本。
  • 随机插入/删除/