1.baseline优化路径

  1. 升级数据解析核心 ：放弃 PyMuPDF， 切换到 MinerU 。

  2. 优化分块与索引策略 ：有了 MinerU 精细化的解析结果，我们可以进行对 图片进行进一步的内容解释，添加图片的描述信息。

  3. 引入重排（Re-ranking）

  4. 实施模型微调 ：让模型更适应财报问答的场景。

    1. 微调Embedding模型 ：利用 train.json 中的问答对构造训练数据，让模型学习财报领域的语义关系，提升检索召回的准确率。

具体步骤可能包括：

  1. 数据预处理：
    • 从 train.json 中提取问答对。
    • 构造正样本（匹配的问答对）和负样本（不匹配的问答对）。
    • 如果数据量不足，可能需要数据增强（比如同义句改写）。
  2. 选择损失函数：
    • 常用的损失函数包括：
      • 余弦相似度损失：让正样本的向量更接近，负样本的向量更远。
      • 对比损失（Contrastive Loss）：强化正负样本的区分。
      • 三元组损失（Triplet Loss）：使用锚点、正样本、负样本三元组，确保正样本比负样本更接近锚点。
  3. 微调模型：
    • 使用预训练的 Embedding 模型（如 Sentence-BERT、MiniLM）。
    • 在财报领域的问答对上进行微调，调整模型参数。
  4. 评估效果：
    • 在验证集上测试模型的检索性能，比如计算召回率（Recall@K）、准确率（Precision@K）或平均倒数排名（MRR）。
  5. 应用到检索任务：将微调后的模型用于财报领域的语义搜索或问答系统，输入问题，输出与问题语义最匹配的答案。

        2. 微调LLM ：利用 train.json 构造“指令-上下文-回答”格式的数据，对LLM进行指令微调。主要目的是让LLM更“听话”，能更忠实地根据我们提供的上下文作答，并严格按照要求的格式输出答案和来源。

5.运行全量测试数据：修改rag_from_page_chunks.py文件里面的变量TEST_SAMPLE_NUM，将原来的10改成None

运行过程中遇到了遇到了 RateLimitError（错误代码 429），提示达到了 API 的速率限制（TPM limit reached，可能是每分钟 token 限制）

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[518/806] 正在处理: 根据《2022中国现制茶饮渠道消费者与行业趋势报告》中的内容...                               
并发批量生成:  58%|███████████████▌           | 465/806 [38:34<28:17,  4.98s/it]
Traceback (most recent call last):
  File "/mnt/workspace/AISumerCamp_multiModal_RAG/rag_from_page_chunks.py", line 191, in <module>
    results = list(tqdm(executor.map(process_one, selected_indices), total=len(selected_indices), desc='并发批量生成'))
              ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/tqdm/std.py", line 1181, in __iter__
    for obj in iterable:
  File "/usr/local/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py", line 619, in result_iterator
    yield _result_or_cancel(fs.pop())
          ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py", line 317, in _result_or_cancel
    return fut.result(timeout)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py", line 449, in result
    return self.__get_result()
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/concurrent/futures/_base.py", line 401, in __get_result
    raise self._exception
  File "/usr/local/lib/python3.11/concurrent/futures/thread.py", line 58, in run
    result = self.fn(*self.args, **self.kwargs)
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/mnt/workspace/AISumerCamp_multiModal_RAG/rag_from_page_chunks.py", line 185, in process_one
    result = rag.generate_answer(question, top_k=5)
             ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/mnt/workspace/AISumerCamp_multiModal_RAG/rag_from_page_chunks.py", line 112, in generate_answer
    completion = client.chat.completions.create(
                 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/openai/_utils/_utils.py", line 287, in wrapper
    return func(*args, **kwargs)
           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/openai/resources/chat/completions/completions.py", line 1087, in create
    return self._post(
           ^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/openai/_base_client.py", line 1249, in post
    return cast(ResponseT, self.request(cast_to, opts, stream=stream, stream_cls=stream_cls))
                           ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
  File "/usr/local/lib/python3.11/site-packages/openai/_base_client.py", line 1037, in request
    raise self._make_status_error_from_response(err.response) from None
openai.RateLimitError: Error code: 429 - {'message': 'Request was rejected due to rate limiting. Details: TPM limit reached.', 'data': None}

2.进阶要点

进阶要点1：提取文档的多模态内容

像 MinerU 这样的工具能帮助我们进行版面分析，区分出标题、段落、表格和图片，并且能把表格转换成 Markdown 这种结构化格式。

这样处理后，知识库的内容就比纯文本丰富多了。

对于解析出来的图片，我们可以用多模态大模型，比如 Qwen-VL，来生成文字描述，把图片信息也文本化，方便后续的检索。

其中使用mineru进行解析内容的版本在我们的github仓库内是有提供的，文件名字叫做mineru_pipeline_all.py

将 baseline 中运行 fitz_pipeline_all.py 的命令（ !python fitz_pipeline_all.py）替换为 !python mineru_pipeline_all.py，可以切换到使用 MinerU 解析 PDF 并生成 all_pdf_page_chunks.json

在requirement.txt中将mineru解除注释

在GPU环境下运行mineru_pipeline_all.py

运行时出现报错：

Traceback (most recent call last):
  File "/mnt/workspace/AISumerCamp_multiModal_RAG/mineru_pipeline_all.py", line 7, in <module>
    from image_utils.async_image_analysis import AsyncImageAnalysis
ModuleNotFoundError: No module named 'image_utils'

在requirements.txt文件中加入image_utils

代码详解：

第一步：用 MinerU 解析 PDF ( parse_all_pdfs 函数)

这是所有工作的起点。这个函数会遍历指定的文件夹，找到所有 PDF 文件。

对于每一个 PDF，它会调用 mineru_parse_pdf.do_parse 这个核心功能。

do_parse 是 MinerU 发挥作用的地方，它会去分析 PDF 的版面布局，识别出里面的文本、标题、表格和图片，然后把这些识别出的所有内容元素，连同它们的类型、位置、层级等信息，都存进一个名为 _content_list.json 的文件里。

可以把它看作是 MinerU 对整个 PDF 进行的一次精细化扫描和内容提取，产出的是最原始、最详细的结构化数据。

第二步：将解析结果整理成 Markdown 格式 ( process_all_pdfs_to_page_json 函数)

拿到第一步的原始数据后，这一步的目标是把它整理成对后续模型更友好的格式。它会读取 _content_list.json ，先按页码把内容分好组，然后逐个处理每一页里的内容项。

这里面最关键的逻辑在 item_to_markdown 函数里。这个函数是一个转换器，它根据内容项的类型（ type ）来决定如何转换：

  • 如果是 text ，它会根据文本的层级（ text_level ）加上 Markdown 的标题符号，比如一级标题就变成 # 标题 。

  • 如果是 table ，它会把表格的 HTML 代码直接拿过来用，并附上表格的标题。

  • 如果是 image ，它会生成 Markdown 的图片语法 ![图片描述](图片路径) 。

代码会检查图片本身有没有自带的文字描述（ caption ）。

如果没有，并且我们允许进行视觉分析（ enable_image_caption=True ），

它就会调用一个多模态大模型（代码里指定的是 Qwen/Qwen2.5-VL-32B-Instruct ）来给这张图片生成一段描述。

这就把图片这种非文本信息，也转化成了可以被检索的文本，极大地丰富了知识库的内容，当然，你也可以强制要求使用多模态模型直接生成图片的描述信息。

这一步完成之后，我们会为每个 PDF 生成一个 _page_content.json 文件，里面记录了每一页转换成的完整 Markdown 文本。

第三步：汇总所有内容，生成最终的知识库文件 ( process_page_content_to_chunks 函数)

这是最后一步的整合工作。

它会遍历第二步生成的所有 _page_content.json 文件，把每一页的内容都封装成一个标准的“知识块”（chunk）。

每个 chunk 都是一个字典，包含三个关键信息：一个唯一的 id ，页面转换后的 content （也就是那段 Markdown 文本），以及包含来源页码和文件名的 metadata 。

最后，它把所有 PDF 的所有页面对应的 chunk 合并到一个大的列表里，并存成 all_pdf_page_chunks.json 文件。

这个文件就是我们整个流程的最终产物，可以直接拿去给 Embedding 模型做向量化，然后构建我们的向量数据库了。

进阶要点2：“粗召回”与“精召回”的检索策略

我们可以采用一个两步走的检索策略，也就是先“召回”再“重排”。

  • 第一步“召回”，用向量检索或者关键词检索（比如BM25算法），快速地找到一个比较大的候选范围，目的是把相关的都找出来。

  • 第二步“重排”，用一个更精准的重排模型，比如 FlagEmbedding 仓库里的 BGE-ReRanker 模型，来给这些候选项和问题的相关性打分，然后选出分数最高的几个。

3.其他进阶方法和思路

进阶思路1：多路召回与融合

比如，我们可以并行运行两种检索：一种是基于关键词的检索，像 BM25 算法，它擅长匹配问题中出现的具体词语；另一种是基于向量的语义检索，使用 embedding 模型来查找意思相近但用词可能不同的内容。这样，两条通路可以形成优势互补。

在从不同通路拿到各自的召回结果列表后，接下来的问题就是如何把它们融合成一个更高质量的排序。

这里通常有两种处理思路：

  • 第一种是使用重排模型（Re-ranker）。

    我们可以把所有通路召回的结果汇总到一起，然后用一个重排模型，比如基于 FlagEmbedding 的模型，来对这个大集合进行统一的、更精细的相关性打分，最后选出分数最高的几个结果。

  • 第二种是使用无需训练模型的融合算法，

    一个常见的例子是倒数排名融合（Reciprocal Rank Fusion, RRF）。

    这种方法会根据每个文档在不同召回列表中的排名位置，来计算出一个综合分数，然后根据这个综合分数生成一个新的排序。

进阶思路2：构建知识图谱

什么是知识图谱？

知识图谱（Knowledge Graph）是一种结构化的知识表示形式，用于存储和组织复杂的关系数据。它以图的形式表示实体（Entity）、属性（Attribute）和它们之间的关系（Relation），通常以节点（表示实体）和边（表示关系）的形式构建。知识图谱的目标是将分散的知识整合成一个结构化的网络，便于机器理解、推理和查询。

还有一个方向是构建知识图谱。现在我们的知识库里的知识块是相互独立的，但原文中它们是有结构联系的。

我们可以把一份文档表示成一个知识图谱，里面的节点可以是段落、表格、图表、公司名等实体，边则表示它们之间的关系，比如“位于”、“描述”或者“属于”。

进阶思路3：让RAG系统拥有自我修正的能力

具体来说，就是让系统在检索一次之后，能自己判断一下找到的上下文够不够回答问题。

如果不够，它可以自己生成一个新的、更具体的查询语句，再次进行检索，把两次的结果合在一起再生成答案。

进阶思路4：模型微调

整个微调流程可以分为两大步： 数据准备 和 模型训练 。主要涉及到 spark_data_process.ipynb 和 spark_model_finetune.ipynb 两个文件。

4.1数据准备 (spark_data_process.ipynb)

我们的目标是利用官方提供的 train.json ，将其转换为模型能够理解的“指令-输入-输出”格式。

核心目标 ：将原始的问答数据，转换为符合Alpaca指令格式的 qa_train.json 文件。

什么是Alpaca

Alpaca 数据集通常以 JSON 格式存储，每个样本包含以下三个字段：

  1. instruction：用户提供的指令或问题，描述任务或需要模型完成的工作。
  2. input：（可选）额外的上下文或输入信息，为指令提供更多背景。如果没有额外上下文，这个字段可以为空。
  3. output：模型应该生成的回答或结果。

spark_data_process.ipynb 的核心逻辑是将每个问答对（Q&A pair）包装成一个结构化的字典。

  • 输入与输出 ： input 字段对应原始问题，output 字段对应标准答案。模型在训练时会学习到，在收到这样的 instruction 和 input 后，应该生成类似 output 的回答。

  • 最终产物 ：执行该脚本后，我们会得到 qa_train.json 文件，这是下一步模型训练的直接输入。

我们通过提供一个固定的 instruction （指令），作为学习材料，通过微调教会模型在我们这个财报任务下的“角色”和“任务”。

这使得模型在面对新的问题时，能更好地按照我们期望的身份和方式来回答。

4.2 模型训练 (spark_model_finetune.ipynb)

有了标准格式的训练数据，我们就可以开始进行模型的有监督微调（Supervised Fine-Tuning, SFT）。

我们在参考代码中使用了 unsloth 框架高效微调 Qwen2.5-7B 。

1. 环境配置与模型加载

首先，我们加载必要的库和预训练模型。 unsloth 框架通过优化，可以显著降低显存占用并提升训练速度。

2. 添加LoRA适配器

我们不训练模型的全部参数，而是采用LoRA（Low-Rank Adaptation）技术，只插入并训练少量“适配器”参数。这极大地节约了计算资源。

LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的微调（Fine-tuning）技术，用于在不大幅修改预训练模型的情况下，适应特定任务或领域。它通过在模型的权重矩阵中引入低秩更新（low-rank updates），大幅减少需要训练的参数量，从而降低计算成本和内存需求，同时保持模型性能。LoRA 最初由微软研究院提出，广泛应用于大语言模型（如 LLaMA、BERT）和视觉模型的微调。

3. 加载并格式化数据

加载上一步生成的 qa_train.json ，并将其转换为训练所需的最终文本格式。

4. 配置并启动训练

使用HuggingFace的 trl 库中的 SFTTrainer 来配置训练参数并启动训练。

5. 推理验证与模型保存

训练完成后，我们可以立即进行一个简单的推理测试，看看模型是否学会了按照我们的要求回答问题。最后，将训练好的LoRA适配器保存下来，以便后续在RAG系统中使用。

通过以上步骤，我们就完成了一次完整的模型微调。得到的 lora_model 文件夹包含了微调后的模型权重，可以在RAG的生成环节加载它。

通过系统的模型微调，我们可以显著提升RAG系统在财报问答任务上的表现。

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