簡介

RAG知識庫構建中，文檔處理是根基，但不應機械套用固定流程。知識庫本質是為大模型服務，實現精確檢索才是核心。處理文檔需根據業務需求靈活進行：結構化數據應提取元數據；非結構化數據需合理分段，保留原始內容用於增強生成，提取核心內容用於精確檢索。同時需進行文檔清洗，過濾無效內容。最終處理方式應基於實際業務需求調整，而非照搬他人流程。

“ 文檔處理在不同的業務場景中需要選擇不同的處理方式，而不送一概而論。”

關於RAG的知識庫構建或者説文檔處理，很多會受限於各種條條框框，比如説應該這樣處理你的文檔，應該那樣建立你的知識庫；但事實上知識庫的建立沒有任何標準，唯一的標準就是怎麼讓你的系統表現的更好，這是知識庫構建的核心。

知識庫構建的核心

在學習RAG的過程中，任何人都無法避開的一個問題就是文檔處理；因為文檔處理是RAG的根基，沒有文檔處理RAG就是水中月鏡中花；但面對真實的業務場景，很多人都不知道該怎麼處理文檔。

在他們的觀念中，所謂的文檔處理就是把文檔拆分，切片向量化入庫即可；但事實上這樣的操作雖然沒有什麼錯，但在很大業務場景中好像並沒什麼用；也就是説你感覺你好像什麼都做了，但事實上等於什麼都沒做，因為沒有什麼效果。

為什麼會出現這種情況？

原因就在於很多人沒有明白知識庫的本質是什麼，建立RAG知識庫的目的有兩個，一是對文檔和數據進行統一管理，二是在檢索方面進行優化，能夠進行更加精準和高效的檢索。

而第二個作用才是知識庫的本質作用，畢竟知識庫就是為大模型服務的，怎麼精確檢索才是RAG的核心問題。

因此，在真實的業務場景中，我們需要根據業務需求，文檔內容對文檔進行適當的處理，然後構建成合理結構的知識庫系統；只有這樣才能進行更加準確的檢索，並實現高效的管理。

如結構化數據最好是對數據進行元數據提取，比如常用的查詢字段，不同維度的字段標識，如部門，地區等；這樣在檢索時，就可以使用這些字段進行快速且準確的檢索。

而對於非結構化數據，我們要根據段落，標題，標點符號等多種方式對文檔進行分段，並且在分段之後保留其原有內容做增強生成，而對文檔的核心內容進行提取，去除文檔中的噪音和無關數據，用來做精確檢索，只有這樣才能大大提升召回的準確率，並且不影響生成邏輯。

還有，在對文檔處理時，我們首先要對文檔進行清洗；如過濾掉頁眉，頁腳，無效字符；同時，還需要適當丟棄部分內容。

由於真實環境中文檔來源的複雜性，導致文檔質量參差不齊，因此很多文檔中的內容可能只有部分有用；而大部分都是無用數據，因此可以選擇丟棄掉這部分數據，原因在於一個好的知識庫應該知道什麼應該要，什麼不應該要，不要因為一顆老鼠屎，壞了一鍋湯。

而這就是我們平常所説的髒數據，髒數據的出現不但不會提升知識庫的質量，反而會拉低知識庫的質量。

當然，最終的處理方式還要根據你自己的業務需求進行適當的調整，而不是機械的照抄別人的處理流程，最後好像所有流程都是對的，但結果卻往往不盡人意。