一、傳統(tǒng)RAG方案面臨的挑戰(zhàn)

在處理表格豐富的文檔時，傳統(tǒng)RAG實(shí)現(xiàn)經(jīng)常遇到以下問題：

1. 檢索精度不足：向量搜索算法難以準(zhǔn)確定位到目標(biāo)表格，尤其是在文檔包含多個相似表格的情況下。
2. 語義理解受限：大語言模型對表格結(jié)構(gòu)的理解不夠深入，特別是在處理復(fù)雜嵌套列時。
3. 上下文關(guān)聯(lián)性差：單獨(dú)的表格內(nèi)容缺乏與周圍文本的語義連接，影響檢索質(zhì)量。

二、優(yōu)化方案：實(shí)現(xiàn)高效搜索定位

為了解決上述問題，我們提出了一個完整的優(yōu)化方案，包含四個關(guān)鍵步驟：

1. 精確表格提取

使用專業(yè)的文檔解析工具進(jìn)行表格提取是第一步。以下是具體實(shí)現(xiàn)代碼：

!apt-get -qq install poppler-utils tesseract-ocr

%pip install -q --user --upgrade pillow

%pip install -q --upgrade unstructured["all-docs"]

%pip install langchain-openai

%pip install langchain



from unstructured.partition.pdf import partition_pdfelements = partition_pdf('./doc.pdf',

                       strategy="hi_res",

                       chunking_strategy="by_title",

                       max_characters=2500,

                       new_after_n_chars=2300)

2. 上下文增強(qiáng)處理

為每個表格生成語義豐富的描述，增加檢索時的上下文信息：

def get_table_description(table_content, document_context):

    prompt = f"""

    Given the following table and its context from the original document,

    provide a detailed description of the table. Then, include the table in markdown format.



    Original Document Context:

    {document_context}    Table Content:

    {table_content}

    """    response = client.chat.completions.create(

        model="gpt-4",

        messages=[

            {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant that describes tables and formats them in markdown."},

            {"role": "user", "content": prompt}

        ]

    )    return response.choices[0].message.content

3. 向量化存儲優(yōu)化

將處理后的表格內(nèi)容進(jìn)行向量化存儲：

# 創(chuàng)建嵌入

embedding_encoder = OpenAIEmbeddingEncoder(

    config=OpenAIEmbeddingConfig(

        api_key=os.getenv("OPENAI_API_KEY"),

        model_name="text-embedding-3-small"

    )

)

elements = embedding_encoder.embed_documents(elements=elements)



# 存儲到向量數(shù)據(jù)庫

schema = {

    'columns': [

        {'name': 'id', 'pytype': 'str'},

        {'name': 'text', 'pytype': 'str'},

        {'name': 'metadata', 'pytype': 'dict'},

        {'name': 'embedding', 'vectorIndex': {

            'dims': 1536,

            'type': 'flat',

            'metric': 'L2'

        }}

    ]

}

4. 檢索鏈條構(gòu)建

構(gòu)建高效的檢索鏈條：

# 設(shè)置檢索鏈

qabot = RetrievalQA.from_chain_type(

    chain_type="stuff",

    llm=ChatOpenAI(model="gpt-4"),

    retriever=vecdb_kdbai.as_retriever(search_kwargs=dict(k=5)),

    return_source_documents=True

)



def RAG(query):

    return qabot.invoke(dict(query=query))["result"]

三、效果驗(yàn)證

通過實(shí)際案例測試，優(yōu)化后的RAG系統(tǒng)在以下方面表現(xiàn)出顯著提升：

1. 檢索準(zhǔn)確率：通過上下文增強(qiáng)，系統(tǒng)能夠更準(zhǔn)確地定位到相關(guān)表格。
2. 回答質(zhì)量：優(yōu)化后的系統(tǒng)能夠提供更準(zhǔn)確和完整的答案。

示例查詢：

RAG("what is the three month costs and expenses for 2023?")

# 輸出：2023年第二季度的成本和支出為226.07億美元。

四、實(shí)踐建議

在實(shí)際應(yīng)用中，為實(shí)現(xiàn)RAG的高效搜索定位，建議注意以下幾點(diǎn)：

1. 數(shù)據(jù)預(yù)處理：

• 確保表格提取的完整性和準(zhǔn)確性
• 保持表格格式的一致性
• 添加必要的上下文信息

2. 向量化策略：

• 選擇合適的嵌入模型
• 優(yōu)化向量維度和檢索參數(shù)
• 定期更新和維護(hù)向量索引

3. 檢索優(yōu)化：

• 根據(jù)實(shí)際需求調(diào)整檢索參數(shù)
• 實(shí)現(xiàn)多級檢索策略
• 添加相關(guān)性評分機(jī)制

五、結(jié)論

通過實(shí)施上述優(yōu)化方案，我們成功實(shí)現(xiàn)了RAG的高效搜索定位，特別是在處理表格豐富的文檔時。該方案不僅提高了檢索準(zhǔn)確率，還顯著改善了系統(tǒng)的響應(yīng)質(zhì)量。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，這種優(yōu)化方案將繼續(xù)演進(jìn)，為更多應(yīng)用場景提供更好的支持。

未來，我們還可以探索更多優(yōu)化方向，如：

• 引入多模態(tài)處理能力
• 優(yōu)化向量索引結(jié)構(gòu)
• 實(shí)現(xiàn)更智能的上下文理解機(jī)制

通過這些持續(xù)的優(yōu)化努力，RAG技術(shù)將在文檔處理和信息檢索領(lǐng)域發(fā)揮更大的作用。