CN119415544A 基于rag的多格式数据快速查询方法 （北京亿安天下科技股份有限公司）

了基于RAG的多格式数据快速查询方法，包括以下步骤：步骤a、用户通过前端界面上传目标文骤c、根据文件格式选择相应的解析工具，使用数据分别存储至PostgreSQL数据库和Faiss数据量化存储的方式，利用Faiss进行高效的向量相够快速从大量数据中精确地返回与用户查询最2步骤d、将解析后的数据分别存储至PostgreSQL数据库和Faiss数据库，其中3.根据权利要求1所述的基于RAG的多格式数指令包括结构化查询指令和非结构化查询指令，所述结构化查询指令通过SQL语句在4.根据权利要求1所述的基于RAG的多格式数据快速查;IAIBI为向量A和B的模长。5.根据权利要求1所述的基于RAG的多格式数6.根据权利要求1所述的基于RAG的多格式数据快速8.根据权利要求1所述的基于RAG的多格式数据快速3[0001]本发明涉及数据管理与查询技术领域，具体为基于RAG的多格式数据快速查询方[0004]现有技术的一个主要问题是无法有效地将结构化数据与非结构化数据融合进行步骤（c）根据文件格式选择相应的解析工具，使用PyMuPDF、python_docx或步骤（d）将解析后的数据分别存储至PostgreSQL数据库和Faiss数据库，其中4;IAIBI为向量A和B的模长。基于历史查询数据及查询类型对检索结果进1、本发明通过结合结构化数据存储与非结构化数据向量化存储的方式，利用文搜索的查询方法，本方法能够快速从大量数据中精确地返回与用户查询最相关的结果，新解决方案使得用户能够同时通过SQL查询和相似度检索两种方式来获取信息，极大地丰5本发明基于RAG的多格式数据快速查询方法中，文件上传与格式验证是确保数据6文件上传并验证通过后，系统会通知用户文件已成功上传并准备进行下一步处在本发明的基于RAG的多格式数据快速查询方法中，数据解析与提取是文件处理对于Word文件（.docx格式系统通过Python中的python_docx库提取文件内容。对于Excel文件（.xlsx格式系统使用openpyxl库进行数据解析。系统会读取7对于Excel文件和Word文件中包含的表格数据，系统会通过结构化解析将数据存对于非结构化文本数据（如PDF和Word文档中的正文内容系统将使用自然语言处理（NLP）技术进行语义解析。具体来说，系统会使用预训练的NLP模型（如BERT或在本发明的基于RAG的多格式数据快速查询方法中，数据存储与索引是核心步骤8数据，还需要对非结构化的文本数据进行向量化存储。通过使用两种不同类型的数据库用索引技术提高查询速度和精度。对于通过解析Word和Excel文件中提取的表格数据，系统将其存储在PostgreSQL[0051]表格数据存储：每个Excel文件中的表格或Word文档中的表格数据会转换为对于Word、PDF等文件中的非结构化文本数据，系统使用Faiss（FacebookAI;IAIBI为向量A和B的模长。过该公式可以确定查询向量与各个数据向量的相似度，从而在Faiss数据库中找出最相关9（HierarchicalNavigableSmallWorld）索引能够提供快速的近似最近邻搜索，IVF[0063]数据更新与管理：系统支持对数据库中的数据进行管理，包括对PostgreSQL和在本发明的基于RAG的多格式数据快速查询方法中，查询处理与执行是整个查询如果用户通过语音输入查询内容，系统首先通过语音识别技术（如Google对于非结构化数据（如PDF或Word文档中的正文内容系统会根据用户查询内容在本发明的基于RAG的多格式数据快速查询方法中，查询优化与排序是提升查询用结构化数据与非结构化数据的特点对查询结果进行动态优化。通过精细化的排序策略，[0089]本实施例中，相关性排序的算法基于TF_IDF（词频_逆文档频率）与BM25（Best最相关的内容排在前列。在本发明的基于RAG的多格式数据快速查询方法中，知识库管理与扩展是保证系知识库的数据结构设计：本实施例中，系统采用PostgreSQL数据库与Faiss向量[0110]对于结构化数据（如Excel表格系统会直接将表格内容及其元数据（如字段名cosinesimilarity(q,us)是查询向量与数据库向量之间的余弦相似argmaazi返回与查询向量相似度最高的向量。在基于RAG的多格式数据快速查询方法中，安全性与权限管理是确保系统数据保次验证，用户在登录后需要通过邮箱或手机接收到的验证码进行确认。此外，双因素认证[0143]数据传输加密：在用户与系统之间的通信过程中，所有数据传输采用TLS加密协[0167]某医疗研究机构拥有大量的医学文献、病例数据和临床试验报告，数据以PDF、研究人员上传了一份包含临床试验数据的Excel表格和一篇医学研究报告的Word[0170]对Word文档，系统使用python_docx库提取其中的文本信息，解析文中的医学术解析后的Word文档内容转化为高维向量，通过BERT模型生成文本向量，存储在[0172]Excel中的结构化数据被存储到PostgreSQL数