RAG优化秘籍：非结构化文档解析全攻略大汇总

一、背景

RAG（Retrieval-Augmented Generation），即检索增强生成，是一项由 Facebook AI Research（FAIR）团队于2020年提出的前沿人工智能技术。这项技术巧妙地融合了检索（Retrieval）与生成（Generation）两大环节，通过在海量数据中检索出相关信息，辅助语言模型产出更精确、更详尽的文本内容。

RAG技术之所以备受推崇，主要得益于以下几点优势：

外部知识库的利用：能够引入更广泛的知识源，提供深度且准确的回答。
知识更新的即时性：实现知识的动态更新，无需对模型进行重新训练。
生成回答的可解释性：答案直接引用了检索到的资料，增强了回答的透明度和可信度。

RAG技术的适用性极为广泛，包括问答系统、文档生成、智能助手、信息检索和知识图谱填充等自然语言处理任务，显著提升了大型语言模型在处理知识密集型任务时的性能。

RAG技术的优化途径多样，包括知识库处理、词向量模型、检索算法、重排算法以及推理生成等。本文将重点介绍基于知识库解析的细分优化工作。

二、解析方法

2.1 TXT文档解析
利用UnstructuredFileLoader类加载TXT文件&#x