【DeepSeek R1构建本地RAG知识库】数据结构化清洗-python工具清洗

---

前言

在构建本地 RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统的过程中，我们常常会把注意力放在模型的选择、向量数据库的配置和检索策略的优化上。然而，真正决定一个 RAG 系统能否“答得准、问得对”的关键，并不在于模型有多强大，而在于输入的知识是否干净、结构化、语义清晰。

现实中，我们面对的数据往往并不“友好”：PDF 文件夹里堆满了格式混乱的文档；网页爬取的内容混杂着广告和脚本标签；手写笔记模糊不清、信息残缺……这些“脏乱差”的原始数据如果直接喂给向量数据库，不仅无法提升检索效率，反而可能导致大模型“胡说八道”。

因此，数据结构化清洗成为了构建高质量 RAG 知识库的第一步，也是最关键的一步。

---

一、数据结构化对 RAG 的意义

RAG（Retrieval-Augmented Generation）是一种结合了**检索（Retrieval）与生成（Generation）**的技术架构，其核心思想是：在回答用户问题时，先从外部知识库中检索出相关上下文，再将其作为提示（prompt）的一部分交给大语言模型进行生成。

在这个过程中，