RAG文档处理的一种优化方案——问答对的转换技巧

在RAG文档检索增强中，文档预处理是相当重要的一环；以目前大模型的能力来说，已经能够很好的根据参考文档回答用户问题，但现在的问题是在RAG的前期阶段——也就是文档预处理阶段却是一个技术难点。

而且针对不同的文档类型和文档内容，处理方式也不尽相同，因此RAG的文档处理效果也参差不齐。

而今天我们就来提供一个新的思路，那就是把文档转换成问答对；因为，从用户的角度来说，用户提出的问题一般都是有针对性的，而不是宽泛的针对整个文档进行提问。因此，我们就可以根据文档内容，从多个维度提出几个经典问题，这样即可以提升检索速度，也可以提升准确率。

先思考一个问题，问答对相当于传统的文档检索又那些好处？为什么要使用问答对？

不论是传统的文档检索，还是问答对都属于文档预处理的一种方式；而之所以使用问答对的原因在于，问答形式更符合我们人类的交流方式，也可以说是思维惯性，我们人类百分之八十以上的交流都是通过文档形式Q&A。

其次，传统的文档检索就类似于你要想知道地球为什么围着太阳转，你可能需要看一整本科普读物才知道原来是因为引力的存在；但基于问答对的方式就类似于给你一本十万个为什么，它直接告诉你地球围着太阳转的原因是因为引力的存在，你不需要看很多其它的东西，也不需要明白引力到底是个什么东西。

这种方式虽然可能只是让你知其然而不知其所以然，但它能够用最短的时间，最简单的方式告诉你一些常识性问题。

前面说了问答对的优势，那么什么样的文档适合转换成问答对呢？以及怎么把文档转换成问答对，有那几种方案？

其实任何形式的文档都可以转换成问答对，只不过不同的文档内容处理方式不一样；比如说基于纯文本的文档和多图表的文档处理方式就不太一样。

但把文档转换成问答对就有两种不同的方案了；其实文档转换问答对的原理很简单，就是把文档内容丢给大模型，让模型根据文档内容，从多个维度生成三到五个与之相关的问题即可。

但怎么把文档丢给大模型这个就要说道说道了。

首先，最简单的方式就是把整个文档全部一次性丢给大模型，让大模型理解文档然后整理出一系列问题。

但我们应该也明白，这种方式肯定是速度最快，最简单，但也是效果最差的一种方式；这就像你用三天时间看了一本经典名著，你最多只能记住其中的几个景点环节，大部分内容都被你给忘了。

因此，针对文档转换成问答对最好的方式，是根据段落或标题对文档进行拆分；然后把拆分之后的文档再丢给大模型，这样就可以提升问答对的准确性。

并且，在召回过程中也可以把相应的段落返回给用户，这样既增加了权威性，也可以避免Token浪费的问题。

当然，由于问答对的特殊形式，问答对也只适合部分业务场景，在某些业务场景下问答对的效果可能就不那么好了；比如说在长文理解中，使用问答对可能会导致最终的语义混乱。