這是我開始學習 RAG 之前，一直都有的問題。
我提過幾次，我想做的專案，是將聖嚴法師的所有文章，整理為一個問答的系統。
因為 法鼓全集2020 已整理好所有的文章，比較方便。
未來打算擴展到其他的法師們。
在這個領域是菜鳥的我，已收集好所有文章，但不知道應該如何整理，提供給 RAG 使用。
開始學習 LLM Zoomcamp 2025 後，講師整理的資料格式是：
{
"text": "問題的詳細回答內容",
"section": "所屬章節",
"question": "問題標題",
"course": "課程名稱"
}
我就有了這樣的疑惑，聖嚴法師的文章中，問答的部分不多，難道必須把文章都整理成這種格式嗎？
以下是 Claude 的建議（提醒：可能不完全正確）：
▌RAG 系統沒有標準格式
這不是 RAG 的通用格式。這個格式是 DataTalks.Club LLM Zoomcamp 課程特定的資料結構，專門為他們的 FAQ 文件所設計。
RAG系統對於知識庫文件 沒有統一的標準格式。
不同的應用場景會使用不同的資料結構，取決於：
1. 資料來源類型
- 學術論文：可能包含
title,abstract,authors,publication_date - 產品文件：可能包含
product_name,version,category,content - 客服FAQ：可能包含
question,answer,category,priority - 法律文件：可能包含
law_type,article_number,content,effective_date
2. 應用需求
電商網站的 RAG 可能是：
{
"product_id": "12345",
"product_name": "商品名稱",
"description": "商品描述",
"category": "分類",
"price": "價格",
"reviews": "評價摘要"
}
醫療知識庫可能是：
{
"condition": "疾病名稱",
"symptoms": "症狀描述",
"treatment": "治療方法",
"severity": "嚴重程度",
"source": "資料來源"
}
▌常見的文件格式模式
》最簡單的格式
{
"content": "文件內容",
"metadata": {
"source": "來源",
"timestamp": "時間戳記"
}
}
》分塊格式（Chunking）
{
"chunk_id": "唯一識別碼",
"text": "文本內容",
"chunk_index": 0,
"parent_document": "原始文件ID",
"metadata": {...}
}
》階層式格式
{
"document_id": "文件ID",
"title": "標題",
"sections": [
{
"section_title": "章節標題",
"content": "章節內容",
"subsections": [...]
}
]
}
》更複雜的格式範例
{
"id": "唯一識別碼",
"content": "主要內容",
"title": "標題",
"metadata": {
"source": "來源系統",
"created_at": "建立時間",
"updated_at": "更新時間",
"author": "作者",
"version": "版本",
"tags": ["標籤1", "標籤2"],
"access_level": "權限等級"
},
"embeddings": [...], # 向量表示
"relationships": { # 文件關聯
"parent": "父文件ID",
"children": ["子文件ID1", "子文件ID2"]
}
}
》DataTalks.Club格式的特點
為什麼選擇這個格式？
- 教學友好：結構清晰，容易理解
- 適合FAQ場景：問答對的形式很直觀
- 支援多課程：
course欄位允許混合不同課程的資料 - 搜尋優化：
question和text分離，便於權重調整
》小結
- 沒有標準格式：RAG 系統的文件格式完全取決於具體應用
- 格式影響搜尋策略：欄位設計會影響如何進行檢索和權重分配
- 演進性：隨著需求變化，格式也會演進
課程選擇這個簡單的 FAQ 格式是為了教學目的。
在實際專案中，你需要根據具體的資料來源和業務需求，來設計最適合的文件格式。
▌法師文章格式初探
對於佛教法師的文章，由於文章類型與 FAQ 不同，文件格式設計可以是：
1. 基礎格式
{
"article_id": "唯一識別碼",
"title": "文章標題",
"content": "文章完整內容",
"metadata": {
"date": "發布日期",
"category": "分類",
"source": "來源（書籍/開示/講座等）",
"tags": ["關鍵詞標籤"]
}
}
2. 進階格式（推薦）
{
"article_id": "dharma_001",
"title": "論慈悲心的培養",
"summary": "文章摘要（可用LLM生成）",
"content": "文章完整內容",
"chunks": [
{
"chunk_id": "dharma_001_01",
"text": "分段內容1",
"chunk_index": 0,
"section_title": "段落小標題（如有）"
}
],
"metadata": {
"date": "2023-05-15",
"category": "修行指導",
"subcategory": "慈悲觀",
"source_type": "開示錄",
"source_name": "某某寺院開示",
"dharma_concepts": ["慈悲", "菩提心", "六度"],
"difficulty_level": "初級/中級/高級",
"target_audience": "初學者/進階/僧眾"
}
}
▌佛教文章的特殊考量
1. 分類架構設計
categories = {
"教理闡述": ["基礎佛法", "中觀思想", "唯識學說", "如來藏思想"],
"修行指導": ["戒學", "定學", "慧學", "念佛法門", "禪修指導"],
"經典解釋": ["阿含經", "般若經", "法華經", "華嚴經", "淨土經典"],
"生活應用": ["在家修行", "職場佛法", "人際關係", "生死問題"],
"佛教歷史": ["佛陀傳記", "祖師大德", "宗派發展", "佛教傳播"]
}
2. 佛教專有名詞處理
在 metadata 中加入佛教概念標籤
dharma_concepts = [
"四聖諦", "八正道", "十二因緣", "六度波羅蜜",
"三寶", "業力", "輪迴", "涅槃", "菩提心"
]
3. 按段落分塊（推薦）
def chunk_dharma_article(article):
# 按自然段落分塊，保持意思完整
paragraphs = article.split('\n\n')
chunks = []
for i, paragraph in enumerate(paragraphs):
if len(paragraph) > 50: # 過濾過短段落
chunks.append({
"chunk_id": f"{article_id}_{i:02d}",
"text": paragraph,
"chunk_index": i,
"word_count": len(paragraph)
})
return chunks
4. 按語意分塊（進階）
# 使用NLP工具識別主題轉換點
def semantic_chunking(article):
# 1. 識別小標題
# 2. 按主題相關性分組
# 3. 確保每塊有完整的思想單元
pass
▌搜尋策略優化
》權重設計
boost_weights = {
"title": 3.0, # 標題最重要
"summary": 2.0, # 摘要次之
"dharma_concepts": 2.5, # 佛教概念很重要
"content": 1.0, # 內容標準權重
"category": 1.5 # 分類有助於精確檢索
}
》同義詞處理
# 佛教術語同義詞庫
dharma_synonyms = {
"慈悲": ["慈愛", "大悲", "悲憫"],
"智慧": ["般若", "明智", "覺悟"],
"修行": ["實踐", "用功", "辦道"],
"煩惱": ["無明", "習氣", "妄想"]
}
▌實作建議
1. 資料預處理
def preprocess_dharma_article(raw_article):
return {
"article_id": generate_id(raw_article),
"title": extract_title(raw_article),
"summary": generate_summary(raw_article), # 用LLM生成
"content": clean_content(raw_article),
"chunks": chunk_article(raw_article),
"metadata": {
"dharma_concepts": extract_concepts(raw_article),
"category": classify_article(raw_article),
"difficulty": assess_difficulty(raw_article)
}
}
2. 檢索增強
def dharma_search(query):
# 1. 關鍵詞檢索
keyword_results = keyword_search(query)
# 2. 概念匹配（後續可加入向量搜尋）
concept_results = concept_search(query)
# 3. 結果合併和重排序
return merge_and_rerank(keyword_results, concept_results)
3. 提示模板優化
dharma_prompt_template = """
你是一位佛學助教，請根據以下法師文章內容回答問題。
請用慈悲和智慧的語調，引用相關的佛教經典或祖師教導。
問題：{question}
相關文章內容：
{context}
請提供深入而實用的回答，並在適當時候引用佛教經典。
"""
▌特殊功能考量
1. 引文追蹤
# 記錄引用的經典出處
"citations": [
{
"sutra": "金剛經",
"chapter": "第十四品",
"text": "凡所有相，皆是虛妄"
}
]
2. 相關文章推薦
# 基於主題相似性推薦相關文章
"related_articles": ["article_id_1", "article_id_2"]
▌結論
推薦前面所提的進階格式，這種格式設計能夠：
- 保持文章完整性：避免破壞佛教文章的邏輯結構
- 支援精確檢索：通過分類和概念標籤提高檢索精度
- 維護文化特色：保留佛教術語和表達方式
- 便於後續擴展：支援加入更多佛教特有功能
{
"article_id": "dharma_001",
"title": "論慈悲心的培養",
"summary": "文章摘要（可用LLM生成）",
"content": "文章完整內容",
"chunks": [
{
"chunk_id": "dharma_001_01",
"text": "分段內容1",
"chunk_index": 0,
"section_title": "段落小標題（如有）"
}
],
"metadata": {
"date": "2023-05-15",
"category": "修行指導",
"subcategory": "慈悲觀",
"source_type": "開示錄",
"source_name": "某某寺院開示",
"dharma_concepts": ["慈悲", "菩提心", "六度"],
"difficulty_level": "初級/中級/高級",
"target_audience": "初學者/進階/僧眾"
}
}
為什麼這個格式能達成四個目標：
1. 保持文章完整性
"content"欄位保存完整原文"chunks"數組按段落分塊，保持邏輯結構"section_title"保留段落標題的層次關係
2. 支援精確檢索
"dharma_concepts"提供佛教概念標籤"category"和"subcategory"提供分類檢索"difficulty_level"和"target_audience"支援精準匹配
3. 維護文化特色
"dharma_concepts"專門記錄佛教術語"source_type"區分開示、講座、著作等佛教文獻類型"source_name"保留具體的佛教場所或經典出處
4. 便於後續擴展
"metadata"結構可以輕鬆添加新欄位- 模組化設計，可以加入引文追蹤、相關文章等功能
- 支援未來的向量搜尋和語意分析