RAG系统如何处理非结构化数据

通过解析、抽取和向量化统一处理

RAG系统一般会先识别数据类型，再把内容转成统一的文本或结构化中间结果。PDF会经过解析，图片可能需要OCR识别，聊天记录会保留对话上下文和时间信息。处理完以后，系统会把文本切分成适合检索的片段，并生成向量表示，方便后续按语义检索。

靠分片、标注和语义召回提升命中率

系统会把长内容切成语义相对完整的小片段，同时为每个片段补充来源、时间、主题等元数据。检索时不只看关键词，还会看语义相似度，这样能更容易找到真正相关的内容。若再结合重排模型、过滤低质量片段，答案的相关性通常会更稳定。

可以接入，但需要先做内容提取和清洗

这些资料通常不能直接用于检索，需要经过预处理。图片和扫描件一般要做OCR，表格要保留行列关系或转换成适合检索的文本表达，截图里的标题、注释也要尽量提取出来。清洗完成后，再统一进入索引流程，这样模型在回答时才能更准确地利用这些信息。

通过分类、权限和元数据控制检索范围

可以先按业务场景对资料分类，再为不同文档设置权限、部门、主题、来源等标签。检索时，系统会根据用户问题和访问权限缩小范围，只在相关类别里召回内容。这样不仅能减少噪声，也能避免把不适合展示的资料带入生成结果。