文档处理自动化：构建 RAG 知识库的完整工作流
前言 在企业 AI 应用中，RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 已成为构建智能问答系统的标准方案。但 RAG 系统的效果很大程度上取决于文档处理的质量 —— 垃圾进，垃圾出。 本文将以实际项目为例，详细讲解如何自动化处理 Word、PPT、PDF 文档，构建高质量的 RAG 知识库。 RAG 知识库架构 核心组件 ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ RAG 系统架构 │ ├─────────────────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 文档处理 │ → │ 向量化 │ → │ 向量存储 │ │ │ │ 层 │ │ 层 │ │ 层 │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ ↓ ↓ ↓ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ Word │ │ Embedding│ │ FAISS │ │ │ │ PPT │ │ 模型 │ │ Chroma │ │ │ │ PDF │ │ │ │ Pinecone │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ │ │ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────┐ │ │ │ 检索层 │ ← │ 查询 │ ← │ 用户 │ │ │ │ + 重排序 │ │ 处理 │ │ 输入 │ │ │ └──────────┘ └──────────┘ └──────────┘ │ │ ↓ │ │ ┌──────────┐ │ │ │ LLM 生成 │ │ │ │ 响应 │ │ │ └──────────┘ │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ 数据处理流程 graph LR A[原始文档] --> B[文档解析] B --> C[文本清洗] C --> D[智能分块] D --> E[向量化] E --> F[向量存储] F --> G[检索查询] G --> H[LLM 生成] 第一步：文档解析 1.1 Word 文档处理 依赖安装： ...