RAG的“排毒”指南：告别非知识内容的干扰，实现精准问答

1. 引言：知识库中的问题——非知识性内容

理想的RAG知识库应该由结构清晰、内容翔实的陈述性或描述性文本组成。然而，现实世界中的知识库来源复杂，可能包含各种“非知识性”内容，例如：

• 对话与问答记录：如客服聊天记录、论坛问答、FAQ页面中的问题部分。
• 导航性/功能性文本：如目录、索引、页眉页脚、版权声明、“点击这里”、“返回上一页”。
• 元数据与注释：如代码注释、文档修订历史、审阅者意见。
• 程序性或指令性文本：如操作指南中的命令、API调用示例、法律文书中的程序性条款。
• 主观性评论与情感表达：如产品评论、用户反馈中的个人感受。
• 不完整或无意义的片段：如格式解析错误导致的乱码、只有标题没有正文的条目。

当这些非知识性内容被索引后，它们就如同知识库中的“毒苹果”。由于它们在词汇上可能与用户查询高度相关，很容易在语义检索阶段被错误地召回，从而对RAG系统造成严重危害：

1. 污染上下文：将无关或误导性信息喂给LLM。
2. 生成错误答案&#x