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数据清洗对于 AI 至关重要，就如同为 AI 做全面的“体检”，是预防 AI 幻觉的根本措施。
在 AI 领域，数据清洗就像医生为病人清除体内毒素一样，数据科学家会利用各种技术手段，对训练数据进行“清洗”，去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致内容，并尽可能消除数据中的偏见。
在文档准备与预处理环节，例如构建 RAG 知识库时，会有数据清洗和去噪这一重要步骤，其目的包括清理无效数据以提高后续检索速度，以及统一数据格式便于后续处理和检索。
在大模型训练中，高质量的数据清洗和精细整理能将粗糙的数据打磨成有价值的资源。然而，在中国的 AI 创业生态中，高质量的数据处理服务较为稀缺，中文互联网数据质量相对较低，这给大模型的训练带来了挑战。
正如我们在前文中提到的，低质量的训练数据是导致AI幻觉的重要原因。因此，为AI模型提供“干净”、“健康”的训练数据，就如同给AI做一次全面的“体检”，是预防AI幻觉的根本措施。数据清洗：就像医生为病人清除体内的毒素一样，数据科学家们会利用各种技术手段，对AI的训练数据进行“清洗”，去除错误信息、补充缺失数据、修正不一致的内容，并尽可能消除数据中的偏见。数据增强：为了让AI模型学习到更全面的知识，我们需要为它提供更多、更丰富的训练数据，就像给学生补充各种类型的练习题，帮助他们掌握不同的知识点和解题技巧。例如，在训练一个图像识别模型时，我们可以对已有的图像进行旋转、缩放、裁剪等操作，生成更多新的样本，从而提高模型的泛化能力。
你要做AI知识库，你起码得有知识库吧，所以RAG的第一步就是准备知识库数据。当下技术下RAG的能力仍然以处理文本数据为主，例如PDF、在线云文档，EXCEL等等为了保证后续流程的质量，在文本准备时会有一个重要的环节，叫做文本的预处理。用专业的词汇叫做数据清洗和去噪。他的目的主要有两点清理无效的数据：删除无效、过时或者不相关的数据，提高后续的检索速度统一数据的格式：将不同的数据元转换成统一的格式，便于后续的处理和检索举个例子：当要整理书桌的时候，我们的第一步通常都是先将桌面上的垃圾给扔掉，然后才是整理桌面上的书本、电脑等物品。扔掉垃圾这一动作就是数据的清洗和去噪
[title]中国大模型面临的真实问题：登顶路远，坠落一瞬[heading1]五、"你有我也有"接下来，让我们把目光转向数据这个同样关键的要素。在人工智能的世界里，数据就像是原油，而高质量的数据则是精炼后的汽油。虽然OpenAI训练大模型所用的中文数据也源自中国的互联网平台，但他们在数据处理上的额外努力，就像是将粗糙的原石打磨成璀璨的钻石。这种数据质量的提升，远非简单的数据标注工作所能企及，而是需要一支专业团队进行深度的数据清洗和精细整理。然而，在中国的AI创业生态中，高质量的数据处理服务就像是稀缺资源。在国内，数据获取的门槛相对较低，这看似是一个优势。然而，虽然数据获取容易，但高质量数据的获取却是另一回事。国内的大模型主要以中文数据为基础，这看似是一个自然的选择。但业内普遍认为中文互联网数据的质量相对较低。这种情况让人想起了信息论中的"垃圾进，垃圾出"原理。如果输入的数据质量不高，那么即使有最先进的算法，输出的结果也难以令人满意。这个现象在IT从业者的日常工作中得到了印证。当需要搜索专业信息时，他们往往会首选Google、arXiv或Bing等国际平台，而不是国内的搜索引擎。那么，可能有人会想：“那我买点优质数据不就完了吗？”但对于许多公司，尤其是初创企业来说，这笔投入看似是一个风险过高的赌注。更不要考虑到找到一个好的数据供应商是万里挑一的概率了。这个风险，创业公司很难担的起。如果大规模投入后，模型效果不如预期，那么这笔投资就像是泥牛入海。因此，许多公司选择了一条看似更安全的路径：直接使用开源数据进行训练，然后匆忙召开发布会。更有意思的是，在国内的AI领域，这份"黄金"似乎变成了一个难解的谜题。正如一位大厂AI线的负责人所言，"在中国，你能拿到的数据，别人也能拿到。"