Local-Deep-Research项目中的RAG文档上传配置指南

在Local-Deep-Research项目中实现RAG（检索增强生成）功能时，文档上传是核心准备工作之一。与常见SaaS产品不同，该项目采用本地化配置方式，通过文件系统路径指定而非网页端上传，这种设计更符合开发者和技术用户的操作习惯。

技术实现原理

项目的RAG模块通过监视指定目录实现文档自动加载，底层采用文件系统监听技术。当用户将PDF等文档放入配置目录后，系统会自动触发以下处理流程：

1. 文档解析：使用PyPDF2或类似库提取文本内容
2. 文本分块：按语义进行段落分割
3. 向量化处理：通过嵌入模型转换为向量表示
4. 索引构建：建立FAISS或相似向量数据库

配置步骤详解

1. 定位配置文件
   在项目根目录下查找config.yaml或类似命名的配置文件，这是所有路径设置的入口点

2. 设置文档目录
   在配置文件中找到document_source或等效参数项，将其值修改为本地文档目录的绝对路径，例如：

   rag_settings:
     document_source: "/Users/yourname/research_docs"
   

3. 支持文件类型
   系统默认支持以下格式（可通过配置文件扩展）：

   • PDF文档
   • Markdown文件
   • 纯文本文件
   • Word文档（需安装额外依赖）

4. 目录结构建议
   为获得最佳效果，建议采用分层目录结构：

   /main_docs
     /finance
       Q1_report.pdf
       market_analysis.md
     /legal
       contracts.docx
   

高级配置选项

1. 自动刷新设置
   通过watch_interval参数控制目录检查频率（单位：秒）：

   file_watcher:
     enabled: true
     watch_interval: 300
   

2. 文件过滤规则
   使用正则表达式指定需要处理的文件：

   file_filters:
     include: ".*\.(pdf|md|txt)$"
     exclude: "draft_.*"
   

常见问题解决方案

1. 权限问题处理
   当遇到文件读取错误时，需要确保：

   • 应用程序对目标目录有读取权限
   • 子目录权限继承设置正确

2. 中文文档优化
   为提高中文处理质量，建议在配置中指定中文分词器：

   text_processing:
     language: "zh"
     chunk_size: 500
   

3. 大文件处理
   对于超过50MB的文档，建议先进行手动分拆，或调整内存设置：

   performance:
     max_file_size_mb: 100
   

项目采用这种配置方式而非传统上传界面，主要考虑到研究场景下文档频繁更新的需求，以及保护敏感数据的隐私安全。用户只需维护本地文件系统，即可自动同步到RAG系统，这种设计在金融、法律等需要高度数据控制的领域尤为实用。