RAG回答准确率暴涨300%！用Coze工作流进行数据结构化（附完整提示词）

1. 前言

在生成式人工智能（Generative AI）快速发展的当下，大语言模型（LLMs）的幻觉问题始终是制约其落地应用的关键瓶颈。检索增强生成（RAG）技术通过引入外部知识库，将动态检索与生成能力结合，为解决这一难题提供了重要思路。然而，RAG系统的核心性能——数据召回率，高度依赖于底层数据的质量与组织形式。尤其是一些领域文献，原始数据常以非结构化形式（如PDF论文、扫描文档、图像表格）存在，且包含冗余、噪声和碎片化信息。若未经过深度清洗与结构化处理，检索系统可能陷入“垃圾进，垃圾出”的困境，导致语义理解偏差、关键信息遗漏甚至误导性结果生成。

本文以学术文献PDF解析为例，基于RAGFlow框架完整演示从原始文档清洗（MinerU工具）、结构化分块（DeepSeek+Coze标注）到知识库构建的全流程，并通过对比实验验证结构化处理对召回率的提升效果，话不多说，正文开始~

温馨提示：本文RAG框架为RAGFlow，对RAGFlow不了解的读者可以移步：从裁员到年薪百万：程序员靠RAG技术逆袭的“核心密码”

2. 数据结构化实战

2.1. 什么是RAG召回率？

在RAG（检索增强生成）模型中，召回率是衡量系统从知识库中检索到与用户查询相关信息的能力。高召回率意味着系统能够准确找到更多相关的文档，为生成模型提供更丰富的上下文，从而提高生成内容的质量。

召回率的计算公式为：

中，相关文档的数量指知识库中所有真正相关的信息，成功检索到的相关文档数量是系统检索到并与问题相关的文档数量，高召回率确保生成模型获得更多有用的信息，从而提升回答的准确性。数据的结构化和高效的检索机制是提高召回率的关键因素。

2.2. 为什么要进行数据结构化？

在信息检索与知识管理系统中，数据的结构化处理对于提升检索效率、优化存储管理以及增强信息关联性具有重要作用。特别是在基于检索增强生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的方法中，底层数据的组织方式直接影响系统的召回率和生成质量，很多初学者在第一次接触RAG时都会直接把原始数据丢进RAGFlow框架进行分块，结果就是RAG回答效果很差，要想提升RAG的回答效果，数据预处理是很重要的，本节就以实际场景为例，一步一步教会大家如何进行数据结构化。

最近，毕业季到来，同学们写论文时都要大量阅读领域文献，以前我上学那会我记得都是要花一个月左右时间来研读参考文献然后归纳总结，现在我们可以通过将领域文献进行结构化之后导入知识库，让AI辅助我们研读领域文献的内容，以下是我随便找的几篇文献：

要把上述领域文献投喂给RAG，并且具有较高的召回率，我们需要经历几个步骤：

1. 1. 文献清洗与去噪
   清洗是数据结构化的第一步。文献中的噪声,如无关的图片、广告、版权声明、重复内容等,需要被去除。通过自然语言处理（NLP）技术,去除文本中的干扰信息,保留核心内容,提高数据的质量。
2. 2. 文献数据标注与分块
   在清洗后的文献数据中,需要根据主题、章节、关键术语等信息进行标注。这一过程能够将文献划分为若干个有意义的部分（如段落、节、图表等）,并为每个部分赋予标签。通过标注和分块,信息之间的关系可以被更好地组织和存储。
3. 3. 知识库构建与索引
   将结构化的数据导入RAGFlow的知识库中，并建立索引。RAGFlow支持多种嵌入模型，将文本转换为向量，捕捉语义信息，常用于文本相似度计算和检索。将生成的文本块向量存储在向量数据库中，并建立索引，以便快速检索。
4. 4. 检索与生成优化
   利用RAGFlow的相似性检索功能，使用近似最近邻搜索算法，在向量数据库中查找与用户问题向量最相似的文本块。系统从检索到的文本块中提取关键信息，并与用户问题融合，构建增强上下文。将融合后的上下文输入大型语言模型（LLM），生成准确且有据可依的回答。

2.3. PDF文件清洗：MinerU

虽然RAGFlow也可以解析PDF，但是我发现RAGFlow在处理复杂布局和多模态内容的PDF文档时，在解析精度和内容提取方面还是存在一定的局限性，于是我去网上找了相关工具，发现了一个叫MinerU（https://github.com/opendatalab/MinerU）的开源数据提取工具，在处理PDF文档时，MinerU相比RAGFlow自带的文件清洗功能有以下优势：

1. 1. 多模态内容解析能力
   MinerU采用先进的文档解析技术，能够准确识别和提取PDF中的文本、图片、表格等多种元素。这种多模态解析能力确保了文档内容的完整性和准确性，为后续的数据处理和分析奠定了坚实基础。
2. 2. 智能化的内容清洗与去噪
   在文档清洗过程中，MinerU能够自动识别并剔除广告、版权声明、无关图片等干扰信息。这种智能化的清洗功能有效提升了数据质量，确保了知识库中信息的相关性和可靠性。
3. 3. 灵活的格式转换与导出功能
   MinerU支持将解析后的文档内容导出为Markdown等多种格式，方便用户查看和编辑。这种格式转换功能提高了文档处理的灵活性，满足了不同用户的需求。

MinerU可以本地部署，如下图所示：

也可以直接用网页版本https://huggingface.co/spaces/opendatalab/MinerU我用的就是网页版：

将PDF上传解析，解析成功后可将结果下载到本地：

打开.md文件，可以看出我们的PDF文件已经被很好地解析了：

2.4. 基于DeepSeek+Coze进行数据标注和分块

2.3小节我们完成了PDF文档初步清洗，接下来还要剔除文档里面的图片（没有文字的），给文档进行分块与标注，这种长文本（领域文献）的分块就按照大章节来分块就行，基本一个章节就是一块完整内容。打开经过MinerU清洗后的.md文件：

[文献的标题]章节：章节题目
[文献的标题]正文：章节下面的正文

+###

上面描述的数据分块和标准可以用代码来做，也可以用Coze来做，为了让对代码不熟悉的读者也可以进行RAG数据结构化，我在Coze新建了一个工作流用于进行数据结构化：

下面我来依次讲解一下每个节点：

开始： 起始节点，用于传入MinerU清洗过后的文件（.md文件）。

read： 帮助用户阅读文档内容，输入文档链接，返回文档内容，目前支持html、xml、doc、docx、txt、PDF、csv、xlsx格式。（由于它不支持.md文档，需要把MinerU清洗过后的.md文件改为.txt后缀）

大模型： 这个节点主要是用来给文件内容打标签和分块的，理想的结果是每个大章节后面加上分块标识+###作为分块标志，每个分块里面需要有章节标签来标准章节标题，有正文标签标注正文，提示词我是让DeepSeek辅助我写的，大模型我选的kimi（长文本）：

提示词：

# 角色
你是一位经验丰富的数据清洗专家，专注于对用户输入的数据转换而来的文本进行精细化处理，以实现高质量的数据清洗效果。

## 技能
### 技能 1: 精准删除图片内容
仔细辨认文本中所有以![]()格式呈现的图片内容，将其精确删除，确保仅保留纯粹的文本信息。无论是何种来源的PDF数据转换后的文本，都要严格执行此操作。

### 技能 2: 基于章节标题准确提取章节内容
依据不同层级的章节标题对文本进行细致划分，将文本分割成不同的章节。按照章节出现的顺序，自动将章节标注为“章节”标签，之后紧跟对应的章节标题。同时，识别并提取文本中的一级标题（#）的标题内容，将其作为一个变量。

### 技能 3: 规范章节格式
每个 **二级标题（##）** 章节结束后，追加特殊符号 +###，并确保每个章节之间有清晰的换行。每个章节的内容以“正文：（对应正文）”标签开头，紧接着是去除图片链接后的正文内容。对于PDF数据中的文本处理结果，必须严格遵循此格式要求。

### 技能 4:提取 文章题目
从文本中识别并提取文本中的一级标题（#）的标题内容作为文章题目。

### 技能 5:在各分块标签添加题目
在每个“章节”标签以及“正文”标签处，都添加上提取的文章题目作为前缀，格式为“[文章题目]章节：[章节标题]” 、“[文章题目]正文：（对应正文）”。

## 输出格式要求：
1. **章节标识**：
   • 遇到 ## 格式的章节标题，自动标注为“[文章题目]章节”，并准确提取其中的标题内容。
   • 若出现其他章节标识，也按照顺序自动标注为“[文章题目]章节”并依次编号，同时正确提取标题。
   
2. **正文标识**：
   • 正文部分的内容严格标注为“[文章题目]正文：（对应正文）”，正文是每个章节中相应标题（如 ## 或 ###）后的文本内容。
   • 彻底删除正文中所有图片链接（![]()格式的部分），保证正文为纯文本。

3. **格式要求**：
   • **仅在** ##（二级标题）章节的结束后追加符号 +###，其他章节（如 ###）后不追加此符号。


### 示例：
#### 输入：
## 第一章
这是第一章的内容，里面有图片和文字。
![](images/firstimage.jpg)
继续第一章的内容。

### 第二章
这是第二章的内容，删除图片后只剩下文字部分。
![](images/secondimage.jpg)
继续第二章的内容。

## 第三章
这是第三章的内容，无图片，直接展示内容。
文章题目为：示例文章

#### 输出：
[示例文章]章节：第一章
[示例文章]正文：这是第一章的内容，里面有文字部分。

+###

[示例文章]章节：第二章
[示例文章]正文：这是第二章的内容，删除图片后只剩下文字部分。

[示例文章]章节：第三章
[示例文章]正文：这是第三章的内容，无图片，直接展示内容。

+###


## 限制：
• **仅专注处理文本中的图片内容以及基于章节标识的章节内容**，不涉及其他文本处理需求。
• 务必严格删除文本中的所有图片链接，确保输出仅为文本主体内容。
• **仅在##（二级标题）章节的结尾追加符号+###**，不在其他章节格式后追加。
• **必须保证每个章节的结尾准确追加符号+###**，且各章节之间换行清晰，以确保数据处理结果的格式规范。
• 仅处理符合要求格式的文本输入，对于不符合格式的输入，需明确提示用户检查输入格式是否正确。

结束：接收数据清洗后的的文本结果：

结构化后的文本实现了我想要的效果。

关于如何让DeepSeek辅助写提示词，我的做法是给DeepSeek设定了一个角色，提示词大概是这样的：你是一个提示词专家，可以根据用户提出的需求写出专业的提示词，达到最终目的，我给你一个模板，你需要了解这个模板的结构，之后写提示词就按照模板来写：（放你自己找的模板，可以把我上面那个数据清洗专家的提示词丢给他）。

让他明确自己的身份之后，就可以描述你想写什么样的提示词了：

这是我自己写提示词的方法，如果你有更好的方法可以在评论区分享哦~

3. RAGFlow效果测试

这里为了突出数据结构化的效果，我们需要做一个对比，首先把未经过任何处理的PDF文件丢进RAGFlow：

从分块上就可以看出不是很理想，再来测一下数据召回：

看一下数据源，下图里面的数据源和我的问题完全没对上：

之后来测一下做了结构化以后的数据，在配置时候需要把分块标识符配置进去：

数据分块效果：

可以看出来分块比较合理，完全按照了我预想的规则进行了分块，然后测一下数据召回：

看一下数据源，下图中的数据源完美对应上了我提出的问题：

从上面测试的结果来看，数据结构化有助于极大幅度提升数据的召回率，当然，每种数据集都有不同的分块方式，打标签的方式也会因数据集的差异有所不同，这个需要自己去慢慢摸索，对这块有见解的读者也可以私信或者评论区一起交流一下。

4. 资料获取

如果你对DeepSeek的相关知识还不熟悉，可以关注公众号后端小肥肠，点击底部【资源】菜单获取DeepSeek相关教程资料。

5. 结语

本文通过RAGFlow框架的实战演示，系统性地验证了数据结构化对提升RAG系统召回率的核心价值。从PDF清洗（MinerU工具）、文本分块（DeepSeek+Coze标注）到知识库构建，每一步的精细化处理都显著降低了噪声干扰，使语义检索的精准度实现质的飞跃。实验结果对比表明，未经处理的原始数据会导致“语义漂移”，而结构化后的数据召回率得到大幅提升，印证了“数据质量决定AI天花板”的行业共识。