要构建高性能的 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统，理想的输入文件是能够直接提取纯文本或结构化文本的类型，比如 txt、md、csv、json。这些格式清爽干净，既便于后续清洗和分段，也能完整保留文档的结构和附带信息，从源头减少损耗。

RAG 前处理的目标与流程

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内容提取

第一步是把有效内容提炼出来。要去掉像页眉页脚、空白行、版权声明这些无意义的内容，只留下真正有用的文字。同时，把作者、来源、时间等关键信息保存为标签，以便后续检索。像 PDF、DOCX、PPTX 这类复杂文件，需要借助 OCR（光学字符识别）或专用解析工具，才能顺利转成可处理的文字。

文本切片

第二步是把长文档切分成小片段，也就是切片。片段太长，模型记不住；太短，又会断裂语义。常见方法是依托文档的自然结构（标题、小节、幻灯片），或者利用语义相似度来自动判断分界。好的切片不仅能保持上下文完整，还会带上来源信息。

嵌入与索引

第三步是嵌入与索引。嵌入就是把切片转成数学坐标（向量），这样系统才能用计算距离的方式快速找到相关内容。索引就像是给这些坐标建一个高效的目录，让检索更快更准。

检索与生成

最后一步是检索与生成。用户提出问题后，系统会在向量数据库里找到最接近的切片，把它们送进模型作为参考。这样生成的答案更贴合上下文，也更可信。

常见文件类型对比

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文件类型	优点	缺点	适用场景
.txt	直接纯文本，无额外解析成本	不保留文档结构和元数据	日志、代码、简易文档
.md	支持标题、列表等轻量结构化	需解析 Markdown 语法	技术文档、说明书
.csv/.json	结构化易解析；可选择字段切片	需要指定文本列和标题列；表格语义可能丢失上下文	数据表、配置文件
.pdf	广泛使用于报告/论文	需 OCR/布局解析；解析失真风险	报告、合同、学术论文
.docx/.pptx	支持文档元数据和布局	需专用解析器；计费或性能成本更高	业务演示、白皮书
.html	保留超链接和样式	需剔除标签，仅提取文本	网络内容抓取

为何 RAG 偏爱某些格式

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文本可见性与可控性

所有文件最终都要变成纯文本才能被模型理解。格式越简单，转换越顺畅，错误越少。

切片的友好性

txt、md、csv、json 天然就有边界，比如一行、一段或一列，所以切分时更容易保持逻辑清晰。复杂格式如 PDF、DOCX，往往要做额外的布局分析，才能合理分割。

元数据的保留能力

结构化文件可以方便地携带标题、来源、时间等信息，这些标签对检索和答案引用尤其重要。

RAG 数据前处理的关键要点

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数据清洗与规范化

清洗环节要统一编码（如 UTF-8），去掉重复与冗余内容。像表格、公式、代码这类特殊内容，可以通过占位符或规则来保留其语义。统一的标点、数字和单位格式，也能让后续切片更一致。

切片策略

切片的策略要灵活。结构驱动适合层次分明的文档，语义驱动适合口语化内容。很多时候需要结合使用：先按章节做粗切，再用语义判断细分。片段长度既要适配模型的记忆能力，也要避免割裂。

元数据设计

在导入文件时，最好约定一套最小必需的标签，比如标题、作者、来源、时间和版本号。在工程建设行业，还可以加上工程编号、图纸号、规范版本等，让检索更贴合实际需求。

嵌入与索引

嵌入模型的选择要考虑语言和领域。索引方式会直接影响检索速度。对于重复数据，要定期去重和更新，避免知识库臃肿。实际应用中，混合检索（关键词 + 向量）往往能取得更稳健的效果。

复杂文件的挑战与应对

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OCR 与版面问题

PDF 常有多栏、页眉页脚或错行问题，需要先做版面分析，再恢复阅读顺序。扫描件最好先校正和去噪点，提高 OCR 的准确率。

结构化解析

DOCX 和 PPTX 更适合结构化解析，标题、正文、表格都能单独提取。表格要尽量保留表头和位置，避免脱离上下文。

非文本信息

图片、图表或工程图纸可以生成简要描述，作为补充信息存入知识库，在回答中提供更多参考。

质量评估与优化

评估是保证长期效果的关键。可以用小规模的测试集，持续检查检索的准确率和答案的忠实度。随着知识库增长，还要定期清理过时和重复内容，保持系统新鲜度。

总结一下

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让 RAG 真正发挥作用，关键不在炫技，而在前处理的扎实落地。选择合适的文件格式，做好清洗、切片、嵌入与索引，让每一段文字都带上可追溯的标签。面对复杂文件，借助解析和 OCR 工具，同样能生成高质量的文本切片。

对于工程建设行业而言，高质量的知识库意味着工程规范、设计资料、合同文本、会议纪要都能被即时调用，减少反复查找的时间，也能降低因信息缺失带来的风险。这不仅是技术优化，更是提升组织效率和竞争力的基础。

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