一、傳統RAG方案面臨的挑戰

在處理表格豐富的文檔時，傳統RAG實現經常遇到以下問題：

1. 檢索精度不足：向量搜索算法難以準確定位到目標表格，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構的理解不夠深入，特別是在處理復雜嵌套列時。
3. 上下文關聯性差：單獨的表格內容缺乏與周圍文本的語義連接，影響檢索質量。

二、優化方案：實現高效搜索定位

為了解決上述問題，我們提出了一個完整的優化方案，包含四個關鍵步驟：

1. 精確表格提取

使用專業的文檔解析工具進行表格提取是第一步。以下是具體實現代碼：

!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_pdf



elements = 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. 向量化存儲優化

將處理后的表格內容進行向量化存儲：

# 創建嵌入

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)



# 存儲到向量數據庫

schema = {

    'columns': [

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

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

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

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

            'dims': 1536,

            'type': 'flat',

            'metric': 'L2'

        }}

    ]

}

4. 檢索鏈條構建

構建高效的檢索鏈條：

# 設置檢索鏈

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、效果驗證

通過實際案例測試，優化后的RAG系統在以下方面表現出顯著提升：

1. 檢索準確率：通過上下文增強，系統能夠更準確地定位到相關表格。
2. 回答質量：優化后的系統能夠提供更準確和完整的答案。

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、實踐建議

在實際應用中，為實現RAG的高效搜索定位，建議注意以下幾點：

1. 數據預處理：

• 確保表格提取的完整性和準確性
• 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
• 優化向量維度和檢索參數
• 定期更新和維護向量索引

3. 檢索優化：

• 根據實際需求調整檢索參數
• 實現多級檢索策略
• 添加相關性評分機制

五、結論

通過實施上述優化方案，我們成功實現了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確率，還顯著改善了系統的響應質量。隨著技術的不斷發展，這種優化方案將繼續演進，為更多應用場景提供更好的支持。

未來，我們還可以探索更多優化方向，如：

• 引入多模態處理能力
• 優化向量索引結構
• 實現更智能的上下文理解機制

通過這些持續的優化努力，RAG技術將在文檔處理和信息檢索領域發揮更大的作用。

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