Unverified50% confidenceSolutionExact time
将图表预处理为结构化文本是业界处理多模态文档的最佳实践，文本块在RAG架构中具有更高的向量化质量和检索相关度
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7/16/2026
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Unverified将文本块存储在知识图谱中后，可先检索相关文本块再沿图的关系遍历找到其他相关文本块，为大模型提供更完整上下文68% similarVerified现代RAG实现广泛引入稠密向量检索（Dense Retrieval），利用嵌入模型将文本转化为高维向量，通过语义相似度进行匹配67% similarUnverified知识图谱方案在语义深度上优于简单文件索引，在结构性上优于全量代码嵌入，在更新便利性上优于手写项目文档67% similarUnverified将多模态文档预处理时把表格和图片转化为文字描述，能提升LLM推理一致性和后续测试点提取准确性67% similarUnverifiedMarkdown格式因标题层级提供语义边界、纯文本无格式噪声、双向链接提供显式语义图谱，成为RAG知识库首选格式67% similar
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