RagFlow文档预处理与分块优化实践

在RagFlow项目使用过程中，开发者SunrhLeo提出了一种创新的文档预处理与分块方法，该方法特别适用于具有目录结构的文档处理。本文将详细介绍这一优化方案的技术原理与实现思路。

文档预处理方案

针对带有目录层级的文档，建议采用以下预处理流程：

1. 格式转换：将原始文档转换为Markdown格式
2. 层级标记：使用Markdown标题语法表示文档结构层级
   • 一级标题对应主段落（#）
   • 二级标题对应子段落（##）
3. 内容保留：保持原文内容不变，仅调整结构标记

这种预处理方式能够很好地保留文档的层次结构信息，为后续的分块处理奠定基础。

智能分块策略

预处理后的文档采用基于结构的分块方法：

1. 标题继承：每个分块都继承其所属的标题层级信息
2. 动态分块：
   • 对长文本进行基于token长度的子分块
   • 对短文本保持完整不分块
3. 上下文保留：每个分块都包含其所属的标题信息，确保上下文完整性

这种分块方式相比传统的固定长度分块有以下优势：

• 保持了文档的语义完整性
• 提高了检索的相关性
• 减少了信息碎片化

技术实现建议

在实际应用中，可以采用以下技术方案实现上述处理流程：

1. 使用正则表达式或专门的文档解析库识别文档结构
2. 实现基于token计数器的动态分块算法
3. 为每个分块添加元数据记录其所属的标题路径

项目协作者KevinHuSh建议可以尝试使用"Laws"分块方法，这种方法特别适合处理具有法律条文结构的文档，与本文描述的方法有相似之处。

应用效果

采用这种预处理和分块方法后，可以显著提升RAG(检索增强生成)系统的召回率。测试表明，在以下场景中效果尤为明显：

• 技术文档检索
• 法律条文查询
• 结构化知识库构建

这种方法通过保留文档的层级结构信息，使生成的嵌入向量能够更好地反映文档的语义关系，从而提高了检索的准确性。