有关csv文件上传及其对象批量入库-超详细

public void uploadFile1(MultipartFile file) throws Exception {

对文件进行校验,可根据自身业务需求设置强/弱校验,很多博客都会有

boolean flag = CommonUtils.checkFile(file);
if (flag == false) {
    throw new Exception("文件格式有误");
}
List<Users> result = new ArrayList<Users>();//list对象集
int count = 0;
try {
//将文件转换成字节流,并设置编译格式
    byte[] byteArr = file.getBytes();
    InputStream inputStream = new ByteArrayInputStream(byteArr);
    CsvReader csvReader = new CsvReader(inputStream, Charset.forName("UTF-8"));
    List splitTitle = new ArrayList<>();
    List<String> splitTitle1 = new ArrayList<>();

//对csv文件进行读取

while (csvReader.readRecord()) {
    count++;
//每行读取之后的对象
    Users users = new Users();
    String rawRecord = csvReader.getRawRecord();
//防止某些字段存在分隔符,csv是已逗号为分割,多以要对逗号进行校验,防止分割错误
String[] split = raw
### 如何使用 RAGFlow 导入结构化数据 RAGFlow 是一种企业级解决方案,适用于需要高度定制化和复杂工作流的应用场景[^2]。它支持将结构化数据(如数据库中的表、字段等)整合到其知识库中,并通过元数据过滤器实现高效检索。 以下是关于如何在 RAGFlow 中导入结构化数据的关键要点: #### 数据准备阶段 为了成功导入结构化数据,需先将其转换为适合向量化的形式。具体来说,可以将数据库中的字段(例如时间戳、类别标签、作者名称或唯一 ID)作为元数据附加到对应的文档片段上[^1]。这种做法有助于后续基于特定条件筛选相关内容。 #### 向量化过程 当完成数据预处理之后,应利用嵌入模型生成每条记录的高维表示。在此过程中,除了正文内容外还需同步保存上述提到的各种属性信息。这些额外维度将在后期查询环节发挥重要作用——允许用户依据自定义标准来调整结果范围或者顺序排列[^3]。 #### 配置 Metadata Filters 一旦所有资料都被索引入库,则可以通过设置不同的 metadata filters 来优化搜索体验。比如可以根据创建日期区间挑选最新条目;按照分类体系聚焦某一主题领域内的资源等等。这种方法不仅提高了查准率同时也增强了系统的灵活性与实用性。 #### 用户界面操作指南 从实际使用的角度来看,尽管当前版本的知识库展示部分可能存在一定改进空间[^4],但是整体而言 Open Web UI 提供了一个相对直观易用的操作环境。对于初次接触该平台的新手而言,建议花些时间熟悉各个功能模块的位置及其基本用途,这会极大地方便日后的工作流程。 ```python import ragflow_api # 初始化 API 客户端实例 client = ragflow_api.Client(api_key="your-api-key") # 准备要上传的数据集 (假设这里是一个 Pandas DataFrame 对象) dataframe = pd.read_csv('structured_data.csv') for index, row in dataframe.iterrows(): document_id = f'doc_{index}' # 创建带有元数据的文档对象 doc_with_metadata = { 'content': row['text'], 'metadata': { 'author': row['author'], 'category': row['category'], 'timestamp': str(row['date']) } } # 将单个文档加入至知识库 client.add_document(document=doc_with_metadata) print("All structured data has been successfully imported into the knowledge base.") ``` 以上脚本展示了怎样批量加载来自 CSV 文件里的结构化数据项进入 RagFlow 的知识库之中。注意替换 `your-api-key` 为你自己的有效密钥字符串以及修改路径指向目标源文件的实际位置。
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