大模型应用基础

从PDF到RAG知识库在构建RAG（检索增强生成）系统的过程中，文档预处理是决定检索质量的基础环节。然而，面对多源异构文档（如PDF、图片、扫描件），手动处理不仅效率低下，还难以保证一致性和可维护性。为此，我们需要构建一条自动化预处理流水线，将OCR识别、文本清洗、分段、元数据绑定、知识库上传等步骤串联起来，并具备可配置和可扩展的能力，从而适应不同业务场景和未来需求的变化。

RAG切片语义割裂怎么办？在构建RAG（检索增强生成）系统的过程中，文档切片是连接原始数据与大模型的关键一环。切片的质量直接影响检索的准确性和生成内容的连贯性。然而，实际应用中我们常常遇到这样的困境：一个完整的语义单元被粗暴地切碎，导致模型只检索到片段而丢失上下文；或者切片过于庞大，混入大量噪声，降低召回精度。这就是切片语义割裂问题。

我是有底线的