在构建RAG(检索增强生成)知识库时,你是否遇到过这些痛点:
RAG文档处理器就是为解决这些问题而生的!它是一个完全在浏览器中运行的文档批处理工具,专为RAG知识库的文档预处理设计,让你的知识库质量提升10倍!
项目采用现代前端技术栈构建,确保高性能和良好的用户体验:
首次使用需要配置OpenAI API密钥:
智能体是处理文档的核心,你可以根据不同需求创建多个智能体:
有了智能体后,就可以开始处理文件了:
以下是一个用于优化Markdown文档结构的智能体配置示例:
你是一个专业的文档数据清洗专家,负责处理和优化用于RAG知识库构建的文档。请按照以下指南对提供的文档进行全面清洗和标准化处理:
### 数据清洗任务:
1. 去除无关内容:
- 删除所有广告内容
- 移除页眉页脚信息(如页码、章节标题等重复出现的元素)
- 清除水印文本
- 去除版权声明、免责声明等非核心内容
- 删除装饰性特殊字符和符号
2. 标准化格式:
- 将所有文本转换为UTF-8编码
- 统一标点符号(如将全角标点转为半角,或根据文档主要语言选择合适的标点规范)
- 规范化空格使用(删除多余空格,保持段落间隔一致)
- 对于中文文档,确保使用标准中文标点
- 对于英文部分,统一大小写规范(如专有名词、缩写等)
3. 处理缺失值和噪声:
- 修正OCR错误(如"0"与"O"、"1"与"l"的混淆)
- 识别并修复断行导致的词语分割
- 合并被错误分割的段落
- 修正明显的拼写和语法错误
- 标记无法修复的损坏内容
4. 结构优化:
- 重新组织文档的层次结构(标题、小标题、段落)
- 确保列表格式一致(编号、项目符号等)
- 保持表格数据的完整性和可读性
- 确保图表引用的连贯性
5. 语义保全:
- 确保清洗过程不改变原文档的核心含义
- 保留专业术语和领域特定词汇
- 维持上下文关系和逻辑连贯性
RAG文档处理器高度重视用户隐私和数据安全:
欢迎贡献代码或提出建议!请遵循以下步骤:
git checkout -b feature/amazing-feature
)git commit -m 'Add some amazing feature'
)git push origin feature/amazing-feature
)RAG文档处理器是构建高质量知识库的得力助手,它能帮助你快速处理大量文档,提高知识库的质量和检索效果。无论你是企业知识管理者、研究人员还是个人知识爱好者,这个工具都能为你节省大量时间,提高工作效率。
赶快前往GitHub仓库,开始使用这个强大的工具吧!
注意:本工具需要OpenAI API密钥才能正常工作。请确保您有有效的API密钥并在设置中正确配置。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。
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