Academy
Cách tối ưu hóa tệp cho RAG
Tiền xử lý văn bản
Trong bài học này

Bây giờ chúng ta đã tìm hiểu về các loại tệp và định dạng, hãy cùng tìm hiểu về xử lý trước văn bản . Đây là bước chúng tôi dọn dẹp và đơn giản hóa nội dung trong mỗi tài liệu để giúp đại lý của bạn dễ hiểu và lấy thông tin đúng hơn.

Trước tiên, điều cần thiết là phải xóa mọi dữ liệu không liên quan. Hãy nghĩ xem từng phần nội dung trong tài liệu của bạn có hữu ích để trả lời các câu hỏi tiềm ẩn của người dùng hay không. Ví dụ, nếu bạn muốn trả lời các câu hỏi về danh mục sản phẩm, các tuyên bố miễn trừ trách nhiệm pháp lý không liên quan trực tiếp có thể gây ra sự cố. Việc xóa bỏ điều này có thể giảm đáng kể tiếng ồn, giúp tập dữ liệu của bạn sạch hơn và dễ tìm kiếm hơn. Bạn cũng nên dọn dẹp mọi siêu dữ liệu bổ sung, cũng như chân trang hoặc tiêu đề có thể gây mất tập trung trong quá trình lập chỉ mục.

Một phần quan trọng khác của quá trình này là đơn giản hóa chính văn bản. Thuật ngữ chuyên ngành, ngôn ngữ kỹ thuật hoặc câu quá phức tạp đôi khi có thể gây ra sự mơ hồ. Nếu tài liệu quá phức tạp, nó không chỉ làm chậm quá trình xử lý mà còn dẫn đến câu trả lời không rõ ràng. Hãy cân nhắc việc diễn đạt lại các phần dày đặc hoặc loại bỏ các thuật ngữ chuyên ngành trừ khi chúng thực sự quan trọng.

Nếu tài liệu của bạn chứa các đoạn văn dài hoặc các câu phức tạp, việc sử dụng các công cụ đơn giản hóa tự động thậm chí có thể hữu ích. Các công cụ này có thể chia nhỏ ngôn ngữ dày đặc thành các câu ngắn hơn, rõ ràng hơn, giúp bạn dễ dàng hơn Botpress để phân chia và diễn giải nội dung một cách chính xác.

Tóm lại, mục tiêu ở đây là làm cho văn bản đơn giản và phù hợp nhất có thể. Bằng cách loại bỏ dữ liệu không cần thiết và đơn giản hóa ngôn ngữ, bạn đang tạo ra một tập dữ liệu hợp lý, tập trung giúp tăng cường hiệu suất truy xuất và độ chính xác.

Hãy nhớ rằng, nguyên tắc chung là hãy đối xử với tác nhân AI của bạn như một đồng nghiệp mới không có bất kỳ bối cảnh nào về sản phẩm, ngành hoặc doanh nghiệp của bạn.

Bản tóm tắt
Loại bỏ dữ liệu không liên quan và đơn giản hóa ngôn ngữ để tạo ra một tập dữ liệu sạch, tập trung giúp cải thiện hiệu suất của tác nhân AI và độ chính xác khi truy xuất.
tất cả các bài học trong khóa học này