RAG的数据清洗和拆分

news2024/9/27 12:13:57

在大模型实际落地的时候，存在一些问题，主要集中在以下方面：

缺少垂直领域知识：虽然大模型压缩了大量的人类知识，但在垂直场景上明显存在短板，需要专业化的服务去解决特定问题。
存在幻觉、应用有一定门槛：在大模型使用上有一些幻觉、合规问题，没有办法很好地落地，配套工作不足，缺乏现成的方案来管理非结构化文本、进行测试、运营和管理等。
存在重复建设：各业务孤立摸索，资产无法沉淀，存在低水平重复建设，对公司来说ROI低，不够高效。

站在应用的角度，需要一种能够有效解决大模型在垂直领域知识短板、降低应用门槛、提高效率并发挥规模优势的技术方案。

在经过一段时间对RAG整个流程的了解和优化,感受到数据的清洗和拆分对于知识库的检索有很重要的影响,这个环节对于一个完善的rag来说是至关重要的

一、数据的提取

对于上传的一些文件来说也是各式各样的,有PDF,WORD,EXCEL,TXT等等甚至还有图片

首先要做的第一步就是把文本提取出来

由于pdf的解析效果比较好,所以在这我将全部文件转换成pdf再用pymupdf进行解析获取内容

安装pymupdf库！这个库主要是干文本提取用！

pip install --upgrade pymupdf

安装pandas库！用它生成CSV表格信息！

pip install --upgrade pandas

def extract_text_and_tables(pdf_path):    """    从PDF文件中提取文本和表格。

    :param pdf_path: PDF文件的路径。    :return: 提取的文本字符串和表格列表。    """    text = ""    tables = []

    with fitz.open(pdf_path) as doc:        for page in doc:            text += page.get_text()

    with pdfplumber.open(pdf_path) as doc:        for page in doc.pages:            for table in page.extract_tables():                tables.append(table)

然后处理路径中的所有PDF文档，如果找不到文档的话，返回找不到！

def process_pdf_folder(folder_path):    """    处理给定文件夹中的所有PDF文件，提取文本和表格。

    :param folder_path: 包含PDF文件的文件夹的路径。    """    if not os.path.exists(folder_path):        print(f"未找到文件夹: {folder_path}")        return

对于一些图片可以采用ocr的方式进行提取

import numpy as np  # 导入numpy库

# 初始化OCR模型，可以指定使用不同的模型，例如：chineseocr_mobile_v2.0，或者使用默认的
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang='ch')  # lang参数指定识别语言，'ch'代表中英文

# 读取图片
img_path = '测试.jpg'
img = Image.open(img_path).convert('RGB')

# 将PIL图像转换为numpy数组
img = np.array(img)
# 进行OCR识别
result = ocr.ocr(img, cls=True)

# 打印识别结果
for line in result[0]:
    print(line[1])