首篇：零基礎入門：DeepSeek微調教程來了！

前篇：微調篇「資料集構建」保姆級教程來了！

這次是「資料集構建」保姆級教程第二篇，會持續更新。

一、構建屬於自己的知識庫

檢索增強生成（Retrieval Augmented Generation），簡稱 RAG。在構建RAG（Retrieval-Augmented Generation）的向量知識庫時，資料的處理方式直接影響系統的效能和可靠性。不能隨意塞入未經處理的資料，否則可能導致檢索效果差、生成結果不準確甚至安全隱患。

二、構建向量知識庫資料集強調事項

構建向量知識庫資料集的基本步驟與微調資料集（見前篇）基本一致，但有以下注意強調事項。

資料質量直接影響結果（向量知識庫資料集嚴禁噪聲與微調不一樣！！！）

問題：噪聲、重複、低質資料會汙染知識庫，導致檢索到無關內容。
解決方案：

清洗資料：去除HTML標籤、特殊符號、亂碼等噪聲。
去重：合併相似內容，避免冗餘資料干擾檢索。
標準化：統一文字格式（如日期、單位）、大小寫、標點符號。
質量篩選：優先保留權威來源、高可信度的內容。

資料與場景的匹配性

問題：知識庫與應用場景偏離會導致檢索失效。
解決方案：

場景過濾：僅保留與目標任務相關的資料（例如醫療場景需剔除無關行業內容）。
動態更新：定期增量更新資料，避免時效性內容過期。
冷啟動最佳化：初期可引入人工標註的高質量種子資料。

安全與合規風險

問題：隨意匯入資料可能洩露敏感資訊或引入偏見。
解決方案：

敏感資訊過濾：使用NER識別並脫敏（如身份證號、電話號碼）。
偏見檢測：透過公平性評估工具（如Fairness Indicators）篩查歧視性內容。
許可權控制：對知識庫分級訪問，限制敏感資料檢索許可權。

如果你不是使用Dify開源框架構建向量資料庫，而是使用類似faiss向量資料庫構建向量資料庫還有以下注意事項：

1.文字分塊（Chunking）需策略化

問題：隨意分塊可能導致語義不完整，影響向量表示。
解決方案：

按語義切分：使用句子邊界檢測、段落分割或基於語義相似度的演算法（如BERT句間相似度）。
動態調整塊大小：根據資料特性調整（例如技術文件適合較長的塊，對話資料適合短塊）。
重疊分塊：相鄰塊保留部分重疊文字，避免關鍵資訊被切分到邊緣。

2.向量化模型的適配性

問題：直接使用通用模型可能無法捕捉領域語義。
解決方案：

領域微調：在領域資料上微調模型（如BERT、RoBERTa）以提升向量表徵能力。
多模態支援：若包含圖表、程式碼等，需選擇支援多模態的模型（如CLIP、CodeBERT）。
輕量化部署：權衡精度與效率，可選擇蒸餾後的模型（如MiniLM）。

3.索引結構與檢索效率

問題：海量資料未經最佳化會導致檢索延遲。
解決方案：

分層索引：對高頻資料使用HNSW，長尾資料用IVF-PQ（Faiss或Milvus）。
元資料過濾：為資料新增標籤（如時間、類別），加速粗篩過程。
分散式部署：按資料熱度分片，結合快取機制（如Redis）提升響應速度。

補充說明：向量知識庫資料集也要是問答對？

將資料整理成問答對（QA Pair）形式是一種最佳化策略，而非必要步驟。但這種方式在特定場景下能顯著提升檢索和生成的效果。以下是其核心原因和適用場景的分析：

1. 為什麼問答對形式能最佳化RAG？

（1）精準對齊使用者查詢意圖

問題：使用者輸入通常是自然語言問題（如“如何重置密碼？”），而知識庫若儲存的是純文字段落（如技術文件），檢索時可能因語義差異導致匹配失敗。
問答對的優勢：

直接以“問題-答案”形式儲存知識，檢索時相似度計算更聚焦於“問題與問題”的匹配（Question-Question Similarity），而非“問題與段落”的匹配。
例如，若知識庫中存有QA對 Q: 如何重置密碼？ → A: 進入設定頁面，點選“忘記密碼”…，當用戶提問“密碼忘了怎麼辦？”時，即使表述不同，向量模型也能捕捉到語義相似性。

（2）降低生成模型的負擔