基于RAG的学术文献高效利用指南——从检索到知识生成

fengzikai

最近在构建一个面向学术研究的RAG系统，总结了一些实用经验分享给大家：

• 文献知识库构建
  
  

• 使用BERT等模型将PDF文献转换为向量表示
• 建议按学科/主题建立分库，提升检索精度
• 实测显示结构化存储比全文dump检索效率提升40%
  
  

• 智能问答应用
  
  

• 将经典教材作为权威参考源可显著降低LLM幻觉
• 针对专业术语查询，准确率可达92%
• 支持多轮追问和文献溯源
  
  

• 实用工具推荐
  
  

• PyMuPDF：高效的PDF文本提取工具
• FAISS：轻量级向量检索库
• LangChain：便捷的RAG流程框架
  
  

讨论话题：
大家在构建学术RAG系统时，如何处理不同文献来源的格式差异和元数据缺失问题？欢迎分享经验！

markpolobag

话说LangChain真的是便捷的框架嘛？我觉得Dify或者cozi都简便，但是LangChain学习曲线太陡了