【AIGC调研系列】大模型RAG知识库创建前的知识梳理与清洗方案 ...

一、数据源选择与采集规范

确定知识范畴与范围

• 明确知识库的应用场景和核心范畴（如法律、医疗、企业内部知识等），定义知识覆盖的边界。例如，法律知识库需涵盖法条、案例、司法表明等。
  
• 参考行业标准或企业需求，制定数据采集的优先级和权重。例如，美康医药知识库将国家监管机构发布的法规（占比40%）与底子教材（占比30%）作为核心数据源。
  

筛选权威数据源

• 结构化数据：优先选择权威出版物（如《中华人民共和国药典》）、政府报告、专业数据库（如PubMed、法律条文库）。
  
• 非结构化数据：包括网页、PDF文档、内部文件等，需评估来源的可信度与更新频率。例如，企业知识库应整合项目文档、客户条约等内部数据。
  
• 多模态数据：若涉及图像或表格，需确保数据标注清晰且与文本关联精密（如科技文献中的图表与正文对应）。
  

建立采集规范

• 元数据标注：记载数据来源、采集时间、格式类型（如PDF/HTML）、版权信息等，便于后续追踪和更新。
  
• 隐私与合规：过滤敏感信息（如个人身份数据），确保符合GDPR等法规要求。
  

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二、数据清洗与预处理流程

去重与噪声过滤

• 文本去重：
  

• 使用哈希值（如SHA256）或N-gram（如13-gram段落）辨认重复内容。
  
• 针对网页数据，移除常见冗余信息（如“Skip to content”“广告链接”）。
  
  
  
  • 噪声过滤：
    
  
  
• 扫除HTML标签、特别字符、乱码等非文本内容。
  
• 应用正则表达式过滤低质量段落（如偶然义字符串）。
  
  
  
  • 安全过滤：
    
  
  
• 使用NSFW检测模型剔除违规图像或文本。
  

缺失值处理与规范化

• 缺失值添补：对关键字段（如日期、作者）缺失的数据，采用插值预测或标注“未知”。
  
• 格式同一：
  
• 同一日期格式（如YYYY-MM-DD）、货币单位、术语表达（如“AI”与“人工智能”标准化）。
  
• 将PDF/扫描件转换为UTF-8编码的纯文本，确保段落分割合理。
  

文本分段与信息提取

• 智能分段：根据语义边界（如章节标题）或固定长度（如512字符）分割长文档，提升检索效率。
  
• 关键信息提取：
  

• 使用规则模板或模型（如BiLSTM-CRF）抽取实体（如法律条文编号）、关系（如“属于某类案件”）。
  
• 构建范畴术语表，确保命名一致性（如“COVID-19”与“新冠肺炎”同一）。
  

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三、质量评估与验证

• 正确性验证
  
  
  
  • 人工抽检：专家审核关键数据（如医学指南）的正确性。
    
  • 交叉验证：对比多来源数据的一致性（如不同数据库中的法条内容）。
    
  
  
• 完备性评估
  
  
  
  • 覆盖率指标：统计核心实体（如疾病名称、法律条款）的覆盖比例。
    
  • 关系完备性：查抄实体间逻辑关系是否完备（如“药物-适应症”对应关系无缺失）。
    
  
  
• 时效性监控
  
  
  
  • 记载数据更新时间戳，定期评估陈旧数据比例（如高出2年未更新的内容需标志）。
    
  
  

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四、工具链与落地方案参考

1.自动化清洗工具
         文本清洗：使用Python的BeautifulSoup清理HTML，PyPDF2提取PDF文本，正则表达式过滤噪声。
         多模态处理：科大讯飞工具链支持图像去含糊、旋转矫正，文本-图像关联标注。
          去重工具：Bloom Filter实现高效文本去重，误报率可控制在1%以内。
2.开源与商业平台
         BetterYeah AI：提供自动分段、混合检索功能，支持法律、医疗等范畴知识库快速构建。
         Protégé：用于本体建模，定义范畴内实体关系与约束。
3.质量评估工具

• 知识图谱评估框架：基于OWL的本体验证工具（如Pellet）检测逻辑一致性。
  
• 自动化评分系统：结实用户反馈（如评分系统）与模型检测（如非常值分析）动态优化数据质量。
  

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关键实验要点

• 迭代优化：数据清洗需多次循环，联合人工审核与自动化工具渐渐提升质量。
  
• 范畴适配：不同行业需定制清洗规则（如法律文档重视条款编号，医学文献需严格术语规范）。
  
• 文档化流程：记载每一步清洗规则与决策依据，便于团队协作与问题溯源。
  

通过上述方案，可系统化解决知识库创建前的数据质量问题，为后续向量化与检索模块提供高质量输入。
参考资料
1. DeepSeek接入个人知识库，保姆级教程来了！ [2025-02-26]
2. 知识库功能与RAG技术在大模型中的应用 [2024-07-03]
3. Building Blocks of RAG with Intel
4. 全面剖析：构建RAG知识库必要哪些关键数据？ [2024-12-09]
5. 人工智能技术、财产和政策态势
6. RAG AI知识库优化指南：提升数据质量与系统性能 [2024-11-20]
7. 先决条件：收集要求 - Azure Databricks [2024-10-16]
8. RAG技术门路知识库搭建流程 [2025-01-07]
9. 看英特尔® 软硬件如何助力加速RAG应用落地 [2024-07-22]
10. RAG配置与应用实现 [2024-05-04]
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13. 2024年中国GenAI技术栈市场报告
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