大家好，我是林三，最近在折腾 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统时，发现知识库的文件质量直接决定了检索精度和整体效果。经过多次落地实践和踩坑，我总结了一套实用的文件选型与预处理流程，今天分享给大家，希望能帮到正在构建企业知识库、技术问答系统或个人知识管理工具的朋友们。
RAG 的核心在于“检索”环节，而检索效果高度依赖于上传文件的易解析性、结构化程度以及分片向量化效率。简单来说：文件越结构化，检索越精准；信息越干净，模型调用越高效。
下面我将从文件类型推荐、预处理完整步骤到不同场景建议，全方位拆解。
一、RAG 文件类型推荐（优先级排序）
1. 高度推荐：结构化文件（最优选择）
这类文件字段清晰、信息密度高，能直接提取关键内容，支持元数据过滤，检索精度最高。
- CSV/TSV：轻量、行列明确，支持按列过滤。适合产品清单、销售报表、实验数据。
- Excel（.xlsx）：多工作表、表头丰富（注意合并单元格需预处理）。适合财务报表、项目进度表。
- JSON/JSONL：层级清晰，天然嵌套。适合 FAQ 问答对、API 文档、产品参数。
- Parquet/ORC：列式存储、压缩高，适合企业级海量数据。
2. 高度推荐：半结构化文件（最通用）
兼顾可读性和机器解析，是目前 RAG 知识库的主流选择。
- Markdown（.md）：标题、列表、代码块清晰，便于按层级分片。适合技术文档、产品手册、教程。
- 可复制文本的 PDF：保留目录、标题、段落逻辑。适合白皮书、论文、合同、行业报告。
- XML/HTML：标签化结构，可精准提取。适合网页存档、API 接口文档。
3. 推荐：纯文本文件（备用）
解析成本最低，适合零散文本。
- TXT：无格式干扰。适合小说、会议纪要、日志。
- MDX：增强版 Markdown，可加元数据标签。适合个性化知识库。
4. 有条件推荐（必须预处理）
- 扫描版 PDF / 图片 → OCR 转文本（推荐 Tesseract、LlamaParse 或云服务）。
- 音频/视频 → ASR 转文字（推荐 Whisper）。
- Word（.docx） → 转 Markdown 或纯文本，清理格式冗余。
5. 不推荐（尽量避免）
- 加密/受保护文件
- 二进制文件（exe、zip、数据库等）
- 动态临时文件
- 超大规模无结构日志（几十 MB 纯文本）
二、文件选择的核心原则
- 优先级：结构化 > 半结构化 > 纯文本
- 信息密度越高越好：清理广告、页眉页脚、重复内容
- 内容稳定性：RAG 适合静态知识（如手册、文档），不适合实时数据（如股价、新闻）
- 便于分片与标记：支持按章节/字段拆分，并能加元数据（如发布时间、分类标签）
三、不同场景的文件选型建议
| 应用场景 | 推荐文件类型 | 预处理重点 |
|---|---|---|
| 企业知识库 | Markdown、可复制 PDF、Excel、JSON | 按部门/产品线加标签元数据 |
| 技术问答 | MD/PDF 文档、JSON/XML API、代码注释 | 按功能模块分片，保留代码块 |
| 学术研究 | PDF 论文、XML 数据、CSV 实验结果 | OCR 扫描版，提取摘要/关键词 |
| 个人知识库 | TXT、Markdown、Excel 笔记 | 按主题分组，统一命名规范 |
四、RAG 文件预处理完整步骤清单
一个规范的预处理流程，能让你的知识库从“能用”变成“好用”。以下步骤适用于 LangChain、LlamaIndex 等主流框架。
1. 文件采集与初步筛选
- 收集可靠、稳定的静态知识文件
- 排除不推荐类型，检查信息密度
2. 格式转换与文本提取
- 结构化：pandas 直接加载
- 半结构化：LlamaParse / Unstructured.io / PyPDF2 等
- 特殊格式：OCR（图片/PDF）、ASR（音视频）、pandoc（Word 转 MD）
- 目标：统一输出为带结构 Markdown 或纯文本
3. 内容清理与去噪
- 去除页眉页脚、版权、水印、重复段落
- 统一编码、修正 OCR 错误
- 表格转 Markdown，敏感信息匿名化
4. 分片（Chunking）与元数据添加
- 推荐语义分片：按标题/段落（200-500 token），加 10-20% overlap
- 代码块、表格单独成 chunk
- 元数据：文件路径、章节标题、发布时间、分类标签等
5. 向量化与入库
- 嵌入模型：bge-large-zh、text-embedding-3-large 等
- 向量库：Chroma、Pinecone、Milvus、Weaviate
- 建议混合检索（向量 + BM25）
6. 验证与迭代
- 构建评估查询集，计算 Recall@K 等指标
- 低分查询日志分析，定期优化 chunk 策略与清理规则
写在最后
构建一个高质量 RAG 知识库，70% 的功夫花在数据准备上。选对文件类型 + 规范预处理，能让检索精度提升 30% 以上（我自己的项目实测数据），同时大幅降低幻觉风险。
如果你正在上手 RAG，强烈建议从小规模、高结构化文件开始练手，逐步扩展。工具方面，LlamaIndex + LlamaParse 的组合目前在复杂文档解析上表现最强，值得一试。
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