3.1 数据清洗与预处理
数据清洗与预处理
在构建AI应用系统时，数据质量是决定模型性能的关键因素之一。特别是在构建知识增强型问答系统时，原始数据往往来自多种渠道，包括PDF文档、网页内容、数据库记录、API接口等。这些数据通常包含噪声、不一致性和格式问题，需要经过系统的清洗和预处理才能用于后续的模型训练和知识库构建。
本章节将详细介绍数据清洗与预处理的核心技术和实践方法，帮助读者掌握从各种来源获取原始数据并将其转换为高质量训练数据的完整流程。
数据清洗的重要性
数据清洗是数据工程中的关键步骤，它直接影响到后续模型的性能和系统的可靠性。在实际项目中，我们经常遇到以下问题：
- 数据不一致性：同一概念在不同数据源中可能有不同的表达方式
- 数据噪声：包含错误、重复或无关的信息
- 格式混乱：不同来源的数据格式差异很大
- 缺失值：部分数据字段为空或不完整
通过系统的数据清洗和预处理，我们可以显著提高数据质量，为后续的模型训练和知识库构建打下坚实基础。
原始数据来源分析
在构建知识增强型问答系统时，我们需要处理多种类型的原始数据源：
PDF文档
PDF文档是企业知识库中最常见的数据格式之一，通常包含产品手册、技术文档、法规文件等重要信息。