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什么是RAG？为什么数据加载是关键？

RAG（检索增强生成，Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了信息检索与生成式AI的技术。其核心逻辑是：当模型需要回答问题时，先从外部知识库中检索与问题相关的信息，再基于这些信息生成准确、可靠的回答。这种方式解决了大语言模型（LLM）存在的“知识过时”“幻觉生成”“缺乏领域专业性”等问题，让生成结果更具针对性和可信度。

在RAG流程中，数据加载是构建知识库的第一步，也是后续所有环节的基础。原因在于：

• 现实世界中的知识通常存储在多样化的文件格式中（如PDF文档、Markdown笔记、CSV表格、HTML网页等），必须先将这些异构数据统一转换为模型可处理的格式；
• 加载过程的质量直接影响后续的“文档分割”“嵌入向量生成”“检索匹配”效果——如果数据加载不完整、格式混乱或关键信息丢失，整个RAG系统的准确性会大打折扣。

数据加载在RAG流程中的位置与后续工作

数据加载并非孤立步骤，而是RAG全流程的起点。完整的RAG流程可简化为：

数据加载 → 文档分割 → 嵌入向量生成 → 向量存储 → 检索 → 生成回答

数据加载后的核心工作：

1. 文档分割（Chunking）
   加载后的原始文档通常过长（如多页PDF、长文档），需要按语义或固定长度分割为更小的“chunk”。例如：

   • 对于PDF，可能按“页+段落”分割；
   • 对于Markdown，可按“标题+内容块”分割；
   • 分割的目的是让后续检索更精准（小颗粒度内容更容易匹配问题）。

2. 嵌入向量生成（Embedding）
   将分割后的文本转换为数值向量（通过嵌入模型，如BERT、Sentence-BERT等）。向量的语义相似性对应文本内容的相关性，这是实现“相似检索”的核心。

3. 向量存储（Vector Store）
   将生成的向量存入专门的向量数据库（如Milvus、Pinecone、FAISS等），以便高效检索（通过向量相似度计算快速找到与问题相关的内容）。

4. 检索与生成
   当用户提问时，先将问题转换为向量，在向量库中检索最相关的文本片段，最后将这些片段作为“上下文”输入LLM，生成基于知识库的回答。

不同格式文件的处理方法

在RAG（检索增强生成）系统中，数据加载是基础且关键的步骤。不同格式的文件需要使用不同的加载器进行处理，本文将介绍如何加载Markdown、CSV、HTML、PDF和JSON五种常见格式的文件。

1. Markdown文件加载

Markdown是一种轻量级标记语言，常用于撰写文档。UnstructuredMarkdownLoader是处理Markdown文件的专用加载器，支持两种加载模式：整体加载和元素加载。

fromlangchain_community.document_loadersimportUnstructuredMarkdownLoader# 元素模式加载（按Markdown元素分割内容）loader=UnstructuredMarkdownLoader(file_path=r'F:\python测试\智谱-langchain\测试数据\test_translated.md',mode='elements')data=loader.load()print('data:',data,'\n')# 整体加载（整个文件作为一个文档）# loader = UnstructuredMarkdownLoader(file_path='test_translated.md')

特点：

• 支持mode='elements'参数，可按标题、段落等元素分割文档
• 不指定mode时，默认将整个文件内容作为一个文档对象
• 适合处理包含结构化内容的Markdown文档（如技术文档、笔记）

2. CSV文件加载

CSV（逗号分隔值）文件常用于存储表格数据，CSVLoader专门用于加载这种格式的文件。

fromlangchain_community.document_loadersimportCSVLoader loader=CSVLoader(file_path=r'F:\python测试\智谱-langchain\weather_district_id.csv',encoding='utf-8')data=loader.load()# 打印前两条记录forrecordindata[:2]:print(record)

特点：

• 自动将CSV中的每行数据转换为一个文档对象
• 支持指定文件编码（如utf-8）
• 适合处理结构化的表格数据（如产品信息、统计数据）
• 加载结果中每条记录包含CSV行的所有字段信息，便于后续按字段筛选

3. HTML文件加载

Web页面通常采用HTML格式，WebBaseLoader可以加载网页内容并提取指定部分。

importbs4fromlangchain_community.document_loadersimportWebBaseLoader loader=WebBaseLoader(web_paths=('https://fastapi.tiangolo.com/zh/features/',),encoding='utf-8',bs_kwargs=dict(parse_only=bs4.SoupStrainer(class_=('md-content',))))docs=loader.load()print(docs)

特点：

• 支持直接加载网络URL内容（无需手动下载网页）
• 通过bs_kwargs参数可配合BeautifulSoup进行内容过滤（如提取特定class的正文，忽略广告、导航栏）
• 适合从网页中提取结构化信息（如文档、新闻、教程）

4. PDF文件加载

PDF是常用的文档格式，PyPDFLoader可以加载PDF文件并支持图片提取。

fromlangchain_community.document_loadersimportPyPDFLoader# 启用图片提取功能loader=PyPDFLoader(file_path=r'F:\python测试\智谱-langchain\测试数据\test.pdf',extract_images=True)# 每一页对应一个documentdata=loader.load()print('data:',data,'\n')# 基础用法（不提取图片）# loader = PyPDFLoader(file_path='test.pdf')

特点：

• 自动按页码分割文档，每页对应一个文档对象（符合PDF的天然分页结构）
• 支持extract_images=True参数提取PDF中的图片（需配合OCR工具进一步处理图片内容）
• 适合处理多页PDF文档（如报告、论文、合同）

5. JSON文件加载

JSON是一种轻量级数据交换格式，JSONLoader支持通过jq语法提取指定内容。

fromlangchain_community.document_loadersimportJSONLoader# 提取特定字段内容loader=JSONLoader(file_path=r'F:\python测试\智谱-langchain\测试数据\test.json',jq_schema='.messages[].content',text_content=False)docs=loader.load()print('docs:',docs,'\n')# 提取多个字段loader=JSONLoader(file_path=r'F:\python测试\智谱-langchain\测试数据\test.json',jq_schema='.messages[] | {content, sender_name}',text_content=False)docs1=loader.load()print('docs1:',docs1,'\n')# 自定义元数据defcreate_metadata(record:dict,metadata:dict)->dict:metadata['sender_name']=record.get('sender_name')metadata['timestamp_ms']=record.get('timestamp_ms')returnmetadata loader=JSONLoader(file_path=r'F:\python测试\智谱-langchain\测试数据\test.json',jq_schema='.messages[]',metadata_func=create_metadata,text_content=False)docs2=loader.load()print('docs2:',docs2,'\n')

特点：

• 通过jq_schema参数支持灵活的JSON内容提取（适合嵌套结构，如API返回数据、聊天记录）
• 可通过metadata_func自定义元数据提取逻辑（如保留时间戳、发送者等上下文信息）
• 支持提取单个字段、多个字段或完整对象，适配多样化的JSON结构

总结

不同格式的文件需要选择对应的加载器，关键差异点：

数据加载的目标是为后续步骤提供“干净、结构化、可分割”的原始素材。选择合适的加载器和参数，能最大限度保留原始信息的完整性和关联性，为RAG系统的最终效果打下坚实基础。