在初识RAG（检索增强生成）技术时，使用最熟悉的.NET开发视角，记录学习过程。

一、RAG能为我们解决什么？

我希望有这样的功能：上传各种格式的文档（合同、报告、说明书等），然后希望系统能自动提取关键信息，甚至回答关于文档内容的问题。

作为一名开发者，传统做法可能需要：

• 针对每种文件格式写解析代码
• 设计复杂的查询逻辑
• 处理各种边界情况

而RAG提供了一套完整的解决方案：

• 自动解析：支持PDF、Word、Excel等常见格式
• 智能分割：将大文档拆分成有意义的段落
• 知识构建：为后续的智能问答打下基础

二、快速搭建开发环境

RAG的Python生态很丰富。配置环境就像准备一个ASP.NET项目：

# 创建虚拟环境（类似新建ASP.NET项目）
python -m venv RagEnv
.\RagEnv\Scripts\activate  # Windows
# 安装核心包（类似NuGet安装）
pip install langchain pymupdf python-docx openpyxl

三、文档处理实战

1. 解析PDF文件

from langchain.document_loaders import PyMuPDFLoader
# 加载PDF文件
loader = PyMuPDFLoader("租房合同.pdf")
pages = loader.load()  # 获取所有页面
print(f"共{len(pages)}页")
print("第一页内容预览：")
print(pages[0].page_content[:200] + "...")  # 显示前200个字符

2. 处理Word文档

from langchain.document_loaders import Docx2txtLoader
loader = Docx2txtLoader("产品说明书.docx")
doc = loader.load()[0]  # 加载整个文档
print(f"文档长度：{len(doc.page_content)}字符")
print("包含表格：" + str(len(doc.metadata.get('tables', []))) + "个")

3. 读取Excel数据

from langchain.document_loaders import UnstructuredExcelLoader
loader = UnstructuredExcelLoader("报表数据.xlsx")
sheets = loader.load()  # 加载所有工作表
for sheet in sheets:
    print(f"工作表【{sheet.metadata['sheet_name']}】")
    print(sheet.page_content[:300])  # 预览内容

四、文档智能分割

将大文档拆分成适合处理的小段落：

from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 配置分割器
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=300,    # 每段约300字
    chunk_overlap=50,  # 段落间重叠50字
    separators=["\n\n", "\n", "。", "！"]  # 分割符号
)
# 执行分割
chunks = splitter.split_documents(pages)
print(f"生成{len(chunks)}个段落")
# 查看第一个段落
print("\n第一段内容：")
print(chunks[0].page_content)

五、实际应用示例

假设我们要处理一份产品手册：

# 1. 加载文档
loader = PyMuPDFLoader("产品手册.pdf")
pages = loader.load()
# 2. 分割内容
splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size=400,
    chunk_overlap=80,
    separators=["\n\n", "\n", "。", "；"]
)
chunks = splitter.split_documents(pages)
# 3. 为每个段落添加业务标签
for i, chunk in enumerate(chunks):
    chunk.metadata["doc_type"] = "产品手册"
    chunk.metadata["version"] = "2024"
    chunk.metadata["chunk_id"] = i+1
# 4. 保存处理结果
# 这里可以存入数据库或向量库
print(f"成功处理{len(chunks)}个知识片段")

六、常见问题与技巧

1. 中文处理优化：

# 增加中文特有的分隔符
separators=["\n\n", "\n", "。", "；", "》", "——"]

2. 性能提升：

• 大文件可以分批处理
• 使用多线程加速（Python的concurrent.futures）

3. 特殊内容处理：

# 单独处理表格
if "table" in doc.metadata:
process_tables(doc.metadata["table"])

七、RAG组件

八、学习建议

1. 从简单文档开始尝试
2. 先掌握基础流程再深入高级功能
3. 多打印中间结果观察处理效果
4. 参考官方文档和示例代码