Markdown 提取在 RAG 效率方面优于 HTML

数据工程师在检索增强生成（RAG）管道中，正越来越多地采用语义 Markdown 提取而非原始 HTML。这种方法通过去除 HTML 的结构性噪音，显著减少了令牌消耗，从而降低了推理成本并提高了检索准确性。由于 Markdown 在 GitHub 和 StackOverflow 等训练数据中普遍存在，大型语言模型（LLM）对其具有原生理解能力，使其成为更清洁数据摄取和更有效上下文窗口利用的理想中间格式。 AI

影响 优化 RAG 管道的数据摄取可以降低推理成本并提高模型性能。

排序理由 讨论 AI 数据处理管道优化的技术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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