RAG（检索增强生成）技术构建垂直领域或个人知识库

利用RAG（检索增强生成）技术构建垂直领域或个人知识库，需通过数据准备、检索优化、生成控制、系统部署四个关键阶段实现。以下是具体实施步骤与技术方案：

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一、数据准备：知识库构建

1. 数据收集与清洗

• 数据来源：
  • 垂直领域：行业报告、论文、专利、产品手册、客服记录等。
  • 个人知识库：笔记（Markdown/Notion）、邮件、聊天记录、网页收藏。
• 清洗方法：
  • 去重：使用SimHash或MinHash算法剔除重复内容。
  • 过滤：移除低质量文本（如广告、乱码）。
  • 结构化：解析PDF/PPT中的表格、图表（使用PyMuPDF或pdfplumber）。

2. 文本分块（Chunking）

• 策略：
  • 按逻辑单元分块：
    • 论文：按章节分块（摘要、方法、结论）。
    • 对话记录：按会话主题分块。
  • 重叠分块：相邻块保留20%重叠内容（避免信息割裂）。
• 代码示例：

  from langchain.text_splitter import MarkdownHeaderTextSplitter
  
  headers_to_split_on = [("#", "标题"), ("##", "子标题")]
  markdown_splitter = MarkdownHeaderTextSplitter(headers_to_split_on)
  chunks = markdown_splitter.split_text(markdown_content)
  

3. 元数据附加

为每个文本块添加可检索的元数据：

chunk_metadata = {
   
    "source": "产品手册_v2.pdf",
    "page": 42,
    "keywords": ["安装指南", "故障排查"],
    "create_time": "2023-05-10"
}

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二、检索优化：精准知识定位

1. 向量化模型选型

场景	推荐模型	特点
通用垂直领域	bge-large-zh-v1.5（中文）	开源可微调，适配性强
多语言知识库	paraphrase-multilingual-mpnet-base-v2	支持100+语言
轻量化个人知识库	all-MiniLM-L6-v2	快速检索，内存占用低

2. 混合检索策略

• 语义检索：向量相似度（如余弦相似度）。
• 关键词检索：BM25/Algolia（适用于精确术语匹配）。
• 混合加权：

  final_score = 0.7 * semantic_score + 0.3 * bm25_score
  

3. 领域微调检索模型

• 步骤：
  1. 构建领域相关的（query, positive_doc, negative_doc）三元组。
  2. 使用对比学习微调：

     from sentence_transformers import InputExample, losses
     train_examples = [InputExample(texts=