俞兆鹏
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AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建

AI学习指南RAG篇(7)-RAG知识库构建_第1张图片

文章目录

    • 一、引言
    • 二、知识库构建过程
      • 1. 数据收集
        • 1.1 数据来源
        • 1.2 示例代码
      • 2. 预处理
        • 2.1 数据清洗
        • 2.2 示例代码
        • 2.3 数据格式转换
        • 2.4 示例代码
      • 3. 分块
        • 3.1 分块的目的
        • 3.2 分块策略
        • 3.3 示例代码
      • 4. 向量化
        • 4.1 向量化的目的
        • 4.2 示例代码
        • 4.3 向量数据库
        • 4.4 示例代码
    • 三、总结

一、引言

在RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统中，知识库的构建是至关重要的一步。知识库的质量直接影响到检索结果的准确性和生成内容的价值。本文将详细讲解RAG知识库的构建过程，包括数据收集、预处理、分块和向量化等关键步骤，并通过实际示例展示每个步骤的实现方法。

二、知识库构建过程

1. 数据收集

1.1 数据来源

数据收集是知识库构建的第一步，数据来源可以包括但不限于：

  • 网页：通过爬虫技术抓取互联网上的公开信息。
  • 文档：包括PDF、Word文档、TXT文件等。
  • 数据库：从结构化数据库中导出数据。
  • API：通过调用第三方API获取数据。
1.2 示例代码

以下是一

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