分类： RAG

通过一粒云知索RAG（检索增强生成）平台实现文档扫描和知识库推荐功能，可以分为以下步骤和技术实现方案：

一、核心流程

1. 文档上传与解析
   • 用户上传目标文档（PDF/Word/TXT等格式）。
   • 使用工具提取文档的原始文本，清理无关格式。
2. 文本预处理与分块
   • 将文档分割为语义段落（如按句子或段落分块），便于后续检索。
   • 可选：对分块文本进行清洗（去停用词、标准化等）。
3. 知识库索引构建
   • 预处理知识库中的所有文档，生成嵌入向量（Embedding）。
   • 使用向量数据库（如FAISS、Annoy）建立索引，支持高效相似度搜索。
4. 查询文档嵌入生成
   • 将用户上传的文档转换为嵌入向量，作为检索的查询向量。
5. 相似度匹配与推荐
   • 计算查询向量与知识库文档向量的相似度（如余弦相似度）。
   • 按相似度排序，返回Top-N最相关的文档清单。

二、技术选型与工具

三、代码示例（Python）

from langchain.document_loaders import PyPDFLoader
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.embeddings import HuggingFaceEmbeddings
from langchain.vectorstores import FAISS
import numpy as np

# 1. 加载并解析目标文档
def load_and_parse_document(file_path):
    loader = PyPDFLoader(file_path)
    documents = loader.load()
    return documents[0].page_content  # 返回纯文本内容

# 2. 分块文本
def split_text(text):
    text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
        chunk_size=500,  # 每块500字符
        chunk_overlap=50  # 重叠50字符保留上下文
    )
    return text_splitter.split_text(text)

# 3. 构建知识库索引
def build_knowledge_base_index(documents):
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
    vector_store = FAISS.from_documents(documents, embeddings)
    return vector_store

# 4. 检索相似文档
def retrieve_similar_docs(query_text, vector_store, top_k=5):
    embeddings = HuggingFaceEmbeddings(model_name="sentence-transformers/all-MiniLM-L6-v2")
    query_embedding = embeddings.embed_query(query_text)
    results = vector_store.similarity_search_with_score(query_embedding, k=top_k)
    return results

# 主流程
if __name__ == "__main__":
    # 假设知识库文档列表为knowledge_docs
    knowledge_docs = ["doc1_content", "doc2_content", ...]

    # 构建知识库索引
    vector_store = build_knowledge_base_index(knowledge_docs)

    # 用户上传文档
    uploaded_doc_path = "user_doc.pdf"
    uploaded_text = load_and_parse_document(uploaded_doc_path)

    # 检索推荐
    similar_docs = retrieve_similar_docs(uploaded_text, vector_store)

    # 输出结果
    print("Top 相关文档：")
    for doc, score in similar_docs:
        print(f"文档片段: {doc.page_content[:200]}... \n相似度: {score:.4f}")

四、优化建议

1. 分块策略优化
   • 根据文档类型调整chunk_size，技术文档可减小块大小（如300字符），长文章可增大。
   • 使用滑动窗口分块保留上下文。
2. 索引更新机制
   • 定期增量更新知识库索引（新增文档时重新构建部分索引）。
3. 混合检索
   • 结合关键词检索（BM25）和向量检索，提升召回率。
4. 模型选择
   • 根据需求选择嵌入模型：轻量级选all-MiniLM-L6-v2，高精度选all-mpnet-base-v2。
5. 性能调优
   • 使用GPU加速嵌入生成（如faiss-gpu）。
   • 对大规模知识库分片存储。

五、扩展场景

• 多格式支持：集成Apache Tika解析更多文档类型（HTML、PPT等）。
• 结果高亮：在返回文档片段中标注重合关键词。
• API化：封装为REST API，供前端或其他系统调用。

一粒云RAG：基于LLM大模型实现文档办公自动化功能

1. 技术目标与需求分析

基于LLM（大语言模型）构建一粒云文档办公自动化系统，主要实现以下功能（本功能为独立项目，可与文档云无缝集成，后续计划扩展到ECM云办公中）：

• 文件自动分类：基于文档内容语义，按照用户自定义或默认分类自动归档。
• 文档结构提取：根据用户需求提取指定字段信息。
• 百科助手：实时回答文档相关问题，提供背景知识。
• 划词翻译：支持多语言内容的即时翻译。
• 文档内容语言识别：识别文档内容的语言类型，提供多语言支持。

2. 功能分解与实现方案

1. 文件办公类型的自动分类

功能描述

• 分类体系：默认提供以下办公文件类型的分类：
  • 财务文件
  • 合同文件
  • 制度文件
  • 产品说明文件
  • 技术方案文件
  • 采购文件
  • 出入库文件
  • 工程图纸
  • 设计图纸
• 自定义分类：支持用户添加自定义分类。
• RAG内容识别：通过LLM的RAG系统，根据文档内容自动识别并归类，利用关键词和上下文语义分析提高准确性。
• 目标：通过LLM的RAG能力，对文档进行语义分析并分类。
• 实现方式：
  1. 预定义分类标准（如财务文件、合同文件等）并允许用户自定义。
  2. 基于文档内容，通过向量化语义检索将文档与分类匹配。
  3. 采用监督学习微调模型，提高分类的精准度。
• 技术选型：
  • 向量检索：Pinecone、Weaviate 或 Milvus。
  • 模型：OpenAI GPT-4、Llama 2 或自定义微调模型。

2.2 文档结构提取

功能描述

• 提供默认提取器：
  • 合同内容提取器：
    • 提取字段：甲方、甲方联系人、乙方、乙方联系人、合同金额、合作（服务）时间、产品（服务）清单、维护周期、续费条件等。
  • 采购内容提取单：
    • 提取字段：采购方、采购人、供货方、供货清单、时间。
  • 自定义字段提取器：用户可以设置自定义字段名称及提取规则。
• 目标：提取文档结构化信息（如合同关键字段）。
• 实现方式：
  1. 模型解析文档整体结构（如标题、段落、表格）。
  2. 使用微调或少样本学习方式提取字段（如合同金额、甲方联系人）。
  3. 提供用户自定义提取模板功能。
• 技术选型：
  • 文本解析：LangChain。
  • 模型：GPT-4、Claude 2 或微调的 T5/BERT。
  • 数据标注工具：Label Studio。

2.3 百科助手

功能描述

• 支持用户在阅读文档时高亮或选中关键字，通过百科助手功能快速查询相关信息。
• 信息来源：
  • 本地知识库：利用用户自定义的文档内容作为优先回答依据。
  • 在线百科整合：集成开放的百科 API（如维基百科）。
• 目标：为用户提供文档内容的实时辅助解释和背景知识。
• 实现方式：
  1. 结合文档内容，调用知识库或API生成答案。
  2. RAG（检索增强生成）系统集成文档与外部知识库。
• 技术选型：
  • 知识库：Elasticsearch 或自定义百科 API。
  • RAG 框架：LangChain、Haystack。

2.4 划词翻译

功能描述

• 用户在文档中选中任意段落或词组，即可快速查看翻译结果。
• 翻译支持：
  • 默认支持中英互译及多语言翻译。
  • 提供实时音频朗读功能，方便用户听取翻译。
• 目标：支持文档内容的多语言翻译。
• 实现方式：
  1. 用户划词后调用翻译API。
  2. 提供翻译历史记录和多语言对照功能。
• 技术选型：
  • 翻译API：Google Translate API、DeepL API。
  • 模型：mBART、NLLB 或自定义翻译模型。

2.5 文档内容语言识别

• 目标：自动识别文档语言，提供语言适配功能。
• 实现方式：
  1. 使用预训练语言识别模型对文档内容进行分析。
  2. 自动切换翻译或语义解析功能。
• 技术选型：
  • 模型：FastText、LangDetect 或 Hugging Face Transformers。

3. 技术架构设计

3.1 系统架构

• 前端：
  • 技术栈：React + Electron。
  • 功能：文件上传、分类结果展示、提取字段标注、翻译和语言识别交互。
• 后端：
  • 技术栈：Java（Spring Boot）。
  • 功能：文档解析、RAG系统对接、任务调度。
• 模型服务：
  • 平台：Dify 或自建模型部署。
  • 功能：分类、字段提取、语言识别、翻译。

3.2 数据流

1. 用户触发操作，系统调用分类模型进行初步分类（或者索引过程中进行分类，索引过程中识别文档的内容语言）。
2. 用户触发操作，文档通过结构提取模块，提取用户定义的关键信息。
3. 用户触发操作翻译或百科功能，通过LLM实时处理并返回结果。
4. 系统将结果存储并展示。

4. 技术选型总结

5. 模型微调与部署

• 微调：
  • 数据集：基于领域文档（如合同、财务文件）进行标注和训练。
  • 工具：Hugging Face、LoRA 微调。
• 部署：
  • 平台：Dify、一粒云环境。
  • 服务：REST API 或 WebSocket。

6. 实施计划

1. 第一阶段：实现文件分类与文档结构提取功能。
2. 第二阶段：上线百科助手与划词翻译功能。
3. 第三阶段：优化模型准确性和系统性能。

该方案兼顾技术可行性与扩展性，为实现文档办公自动化提供了全面的指导。