Как парсить документы для RAG?

Для парсинга документов в рамках Retrieval-Augmented Generation (RAG) важно эффективно извлечь и структурировать информацию, чтобы затем использовать её для поиска и генерации ответов. Обычно процесс включает следующие шаги:

1. Извлечение текста из документов — в зависимости от формата (PDF, HTML, DOCX и др.) применяются специализированные библиотеки (например, pdfminer, BeautifulSoup, python-docx).

2. Очистка и нормализация текста — удаление лишних символов, нормализация пробелов, исправление кодировок.

3. Токенизация и сегментация — разбиение текста на логические части (параграфы, предложения), что помогает при индексации и поиске.

4. Векторизация — преобразование текста в векторные представления с помощью моделей эмбеддингов (например, BERT, Sentence Transformers).

5. Индексация — создание индекса для быстрого поиска релевантных фрагментов по запросу.

6. Интеграция с генеративной моделью — найденные релевантные фрагменты подаются на вход генеративной модели для создания ответа.

Пример на Python для извлечения текста из PDF и подготовки к RAG:

from pdfminer.high_level import extract_text

# Извлечение текста
text = extract_text('document.pdf')

# Простая очистка
clean_text = ' '.join(text.split())

# Разбиение на параграфы
paragraphs = clean_text.split('\n\n')

# Далее можно использовать модель эмбеддингов для векторизации

Важно учитывать качество парсинга и структуру документов, чтобы обеспечить релевантность и точность поиска в RAG-системе.