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在 n8n 中搭建 Retrieval-Augmented Generation(RAG)流程时,很多人习惯直接把 PDF 文件推入工作流,依靠分块节点进行内容切片。
但一旦遇到体积上百兆的大文件,或者是纯扫描版的 PDF,情况就变得复杂了:不仅需要额外跑 OCR,带来巨大的内存压力,而且网络传输过程中也容易出现不稳定、超时等问题,导致处理失败。
实际上,RAG 性能的真正瓶颈往往不在向量库,而在于文档标准化和前期预处理。
我一直强调:RAG 成败的 90%,取决于清洗和标准化。
如果前期文档整理不到位,即使搭建了再复杂的嵌入和检索流程,最终效果也很难保证。
建立清晰、规范的知识体系,才是打造高质量 RAG 系统的关键。
RAG,本质上更多是一个体力活而非技术活。
只要你把文档标准化处理好,知识体系搭建扎实,后续使用翔宇提供的 n8n 嵌入工作流,将会变得异常简单且高效。
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小报童完整文章:
https://www.xiaobot.net/post/88bbaa4d-058e-416f-b139-30cd5c299cbc
Buy Me a Coffee完整文章:
https://buymeacoffee.com/xiangyugongzuoliu/rag-n8n-ocr
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