摘要：今天我们再和大家分享一个Excel格式的肿瘤医生问答系统的数据，如何通过结构化提高问答准确率，并使用Python程序自动处理。文中会详细的介绍每个过程，包括python代码怎么写。
大家好，我是程序员寒山。
知识库回答不准确怎么办？
今天我们再和大家分享一个Excel格式的肿瘤医生问答系统的数据，如何通过结构化提高问答准确率，并使用Python程序自动处理。文中会详细的介绍每个过程，包括python代码怎么写。
上期我们讲了RAG知识库的一个菜谱如何结构化，来提高回答准确率的分享，很多粉丝说太麻烦，太复杂。
其实就像前面讲过的，没有那个技术是完美的，要想实现一个效果，背后肯定需要很多努力的，我们现在使用的每项技术背后都有无数的人在为之付出，我们只是站在了巨人的肩膀上，
随着我们的不断使用，已经感受到数据结构化对于检索增强生成（RAG）是至关重要。 高质量的结构化数据是实现准确、高效问答系统的关键基础。
我们所有的讨论都是以这个为出发点，其实理解这个最好的例子是这样的。
比如：我们上学时候考试最怕什么？最怕题目中有字没有印全，缺少条件，那这个题目就没法解，我记得上高中的时候，经常发生考试过程中有老师进来，某道题目缺个什么什么条件，临时加上。
其实RAG就是这样，内容不全问答不准！ 有人可能会说大模型可以纠正，那是它有这个知识的前提，我们的知识库面向的都是私有知识，它不知道的，所以能掰回来多少真的不敢保证。
我们以肿瘤问答的实际应用来看看它的重要性体现：
结构化的数据可以使 RAG 系统更快速、准确地定位到与用户问题相关的信息。
例如，在肿瘤问答知识库中，将问题按照肿瘤类型（如肺癌、乳腺癌等）、问题类别（诊断、治疗、预防等）进行结构化分类，当用户提出问题时，RAG 系统能够迅速在相应的结构化数据区域中检索，大大缩短了检索时间。
结构化的数据为语言模型提供了更清晰、有序的信息来源，有助于生成更准确、连贯的回答。
例如: 在肿瘤领域，准确的医学知识至关重要，结构化的数据可以确保语言模型在生成回答时，基于可靠且组织良好的知识，减少错误和模糊的回答。
结构化的数据便于对知识库进行管理和更新。
例如：当有新的肿瘤研究成果或治疗方法出现时，可以方便地将其添加到相应的结构化数据类别中，保证知识库的时效性和准确性，进而提升 RAG 系统的性能。
根据肿瘤的不同属性（如问题、病例、治疗方法等）对问题和答案进行分类，并添加相应的标签。
例如，对于“胃癌的病症是什么？”这个问题，可以添加“胃癌”、“病例”、“治疗方法”等标签，以便于后续的检索和管理。
从文本数据中抽取关键实体（如肿瘤名称、药物名称、检查项目等），并建立实体之间的关系。
例如，在描述某种肿瘤治疗方案时，明确药物与肿瘤类型之间的关系，这有助于更深入地理解和利用知识。
将知识按照一定的层次结构进行组织。
例如：从宏观的肿瘤领域到具体的肿瘤类型，再到更细的问题类别。这种层次化的结构可以使知识更易于理解和访问。
四、结构化的方向这些结构化的方法，组合应用可以让知识的准确率提高，提高到什么程度就要看我们的数据做的程度。
分类打标签可以提供到95%的准确率，但是再提高一个百分点就需要付出前面几倍的工作量才可以。这是我们很多技术的一个共性问题：长尾效应。
大家都说从0到1很难是创造，但是从99到100更难是重生。
在实际的数据处理中，我们常常会遇到 Excel 格式的数据，为了更好地进行数据结构化和后续的 RAG 应用，需要将其转化为TXT格式的结构化数据并打上标签。
以下是使用 Python 实现这一转化的详细步骤：
首先，确保安装了必要的 Python 环境及库，如 pandas 用于处理 Excel 数据。可以使用 pip install pandas 命令进行安装。CSV库用于处理csv格式的数据。
使用 pandas 库的 read_excel 函数读取 Excel 文件中的数据。假设我们的 Excel 文件名为 OncologyQA.xlsx，包含“问题”和“病例及治疗方法”两列数据。
import pandas as pddef excel_to_formatted_TXT(excel_File, output_txt_file): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(excel_file)对读取到的数据进行的处理，如去除空值、清洗文本等。然后，按照一定的格式将数据转化为 TXT 结构化数据。
例如，我们可以将每个问题和病例治疗按照“问题：[问题内容] 病例分析：[病例内容]”的格式进行组织。
# 遍历每一行 for index, row in df.iterrows: # 写入格式化的内容 f.write(f"问题：{row.iloc[0]}\n") f.write(f"病例分析：{row.iloc[1]}\n")对数据进行分段处理，使用“####”分段标识符。
# 添加分隔符 f.write("####\n")使用 Python 的文件操作功能，将处理好的 TXT 内容保存为一个 TXT 文件。
# 保存为 TXT 文件with open(output_txt_file, 'w', encoding='utf-8') as f: file.write(txt_content)这是完整的代码，包括csv和excel两种格式的转化功能。
import csvimport pandas as pddef convert_csv_to_txt(csv_file_path, txt_file_path): try: with open(csv_file_path, 'r', encoding='utf-8', newline='') as csvfile, \ open(txt_file_path, 'w', encoding='utf-8') as txtfile: reader = csv.reader(csvfile) next(reader) # 跳过标题行 for row in reader: question = row[0] case_analysis = row[1] txtfile.write(f'问题：{question}\n') txtfile.write(f'病例分析：{case_analysis}\n') txtfile.write('####\n') print(f"成功将 {csv_file_path} 转换为 {txt_file_path}") except FileNotFoundError: print(f"错误：未找到文件 {csv_file_path}") except IndexError: print("错误：CSV 文件中的行格式不符合预期，可能缺少列。") except Exception as e: print(f"发生未知错误：{e}")def excel_to_formatted_txt(excel_file, output_txt_file): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel(excel_file) # 打开输出文件 with open(output_txt_file, 'w', encoding='utf-8') as f: # 遍历每一行 for index, row in df.iterrows: # 写入格式化的内容 f.write(f"问题：{row.iloc[0]}\n") f.write(f"病例分析：{row.iloc[1]}\n") # 添加分隔符 f.write("####\n")if __name__ == "__main__": excel_file = 'OncologyQA.xlsx' csv_file = 'OncologyQA.csv' csv_txt_file = 'csvTotxt.txt' excle_txt_file = 'excelTotxt1.txt' convert_csv_to_txt(csv_file, csv_txt_file) excel_to_formatted_txt(excel_file, excle_txt_file)通过以上步骤，我们成功地将 Excel 格式的肿瘤问答数据转化为了 TXT 结构化数据，为后续的 RAG 应用奠定了良好的基础。
六、测试验证使用Dify工作流来进行验证。输入我们的问题：“胰腺癌该怎么去治疗？”
回答的结构：
本文以肿瘤问答知识库为例，详细阐述了数据结构化对 RAG 的重要意义，介绍了实用的数据结构化方法，并通过 Python 工具实现了将 Excel 和csv数据转化为 TXT 结构化数据的过程。
合理的数据结构化不仅可以提高 RAG 系统的性能，还能更好地管理和利用知识资源。
在未来更高效、智能的数据结构化方法，将有助于推动 RAG 技术在医疗领域及其他领域的广泛应用。
希望这篇文章能给你带来一些启发和帮助，如果你还有其他问题，请随时留言告诉我。
来源：半月叨
