知识库读取Word内容时，由于embedding切片操作，可能会出现表格被分割成多个切片的情况。这种切片方式可能导致“列名栏”和“内容栏”之间的Y轴关系链断裂，从而无法准确地确定每一列的数据对应关系，从而使得无法准确知道每一列的数据汇总。

用下面表格为例子：

级数	T1	T2	T3	T4	T5	T6	T7
子等	T1.1-1.2	T2.1-2.2	T3.1-3.3	T4.1-4.3	T5.1-5.2	T6.1-6.2	T7
专业名称	实习 工程师	助理 工程师	工程师	高级 工程师	资深 工程师	专家级 工程师	首席 工程师
学历	本科及以上	本科及以上	本科及以上	本科及以上	本科及以上	硕士及以上	硕士及以上
工作经验	1年以内（兼职）	1-3年	3-5年	5-8年	8-10年	10-15年	15年以上

级数	T1	T2	T3	T4	T5	T6	T7
子等	T1.1-1.2	T2.1-2.2	T3.1-3.3	T4.1-4.3	T5.1-5.2	T6.1-T6.2	T7
专业名称	实习 工程师	助理 工程师	工程师	高级 工程师	资深 工程师	专家级 工程师	首席 工程师
分值	60-64分	65-69分	70-79分	80-89分	90-94分	95-97分	98-100分

直接演示一下本文代码运行的对比结果，分别展示“无优化”和“有优化”的问答结果，标绿框的是回答错误的：

本文帮助提高文本处理和向量化的效率，以下是对每个步骤的详细说明，详见md_embedding.py源码：

1. 分离文字和表格：将原始Word文档中的文字内容和表格分开保存。将文字内容保存为纯文本的Markdown文件，而将表格单独保存为多个只包含Markdown表格的Markdown文件。例如，一个Word文档包含2个表格，即生成1个纯文字Markdown文件，2个纯表格的Markdown文件。
2. 切片并向量化处理：对于多个Markdown文件，按照固定的大小切片，确保切片大小是大于Markdown表格的体积，以确保包含完整的表格。然后对这些切片进行向量化处理。

这种方法的优点是能够有效地分离文字和表格，并通过切片和向量化处理提高处理效率。通过将表格转化为向量表示，可以更方便地进行后续的计算和分析。同时，由于切片时保证了表格的完整性，可以避免表格被切断导致信息丢失的问题。

有优化的embedding的源码， md_embedding.py 如下：

import os
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import TextLoader
from langchain.text_splitter import CharacterTextSplitter
from langchain.document_loaders import DirectoryLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredFileLoader
from langchain.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoader

from docx import Document



def convert_word_tables_to_markdown(file_path, output_folder):
    def convert_table_to_markdown(table):
        markdown = ""
        for row in table.rows:
            cells = [cell.text.replace('\n', '').replace('|', '|') for cell in row.cells]
            markdown += "|".join(cells) + "|\n"
        return markdown

    doc = Document(file_path)
    
    # 创建输出文件夹（如果不存在）
    os.makedirs(output_folder, exist_ok=True)
    
    # 将每个表格转换为Markdown并保存为单独的TXT文件
    for i, table in enumerate(doc.tables):
        markdown = convert_table_to_markdown(table)

        filename_without_ext=os.path.splitext(os.path.basename(file_path))[0]
        # 将Markdown表格写入TXT文件
        output_file_path = os.path.join(output_folder, filename_without_ext+f"_output_{i+1}.md")
        with open(output_file_path, "w", encoding='utf-8') as file:
            file.write(markdown)
            
    return output_folder



def remove_tables_save_as_md(file_path, output_file_path):
    doc = Document(file_path)
    
    # 移除所有表格
    for table in doc.tables:
        table._element.getparent().remove(table._element)

    # 获取剩余内容的纯文本，并构建Markdown格式字符串
    content = [p.text.strip() for p in doc.paragraphs if p.text.strip()]
    markdown_content = '\n\n'.join(content)

    # 保存为MD文件
    with open(output_file_path, 'w', encoding='utf-8') as file:
        file.write(markdown_content)
        
    return output_file_path


abs_docx_path='D:\CloudDisk\OpenAI\博客的源码\Docx表格优化\带表格DOCX.docx'
embedding_folder_path=os.path.dirname(abs_docx_path)+'\\md_txt'
os.makedirs(embedding_folder_path,exist_ok=True)

convert_word_tables_to_markdown(abs_docx_path,embedding_folder_path)
remove_tables_save_as_md(abs_docx_path,embedding_folder_path+'\\'+os.path.basename(abs_docx_path)+'.md')


# 1 定义embedding
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key='aaaaaaaaaaaaaaaaaa',
                              openai_api_base='bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb',
                              openai_api_type='azure',
                              model="text-embedding-ada-002",
                              deployment="lk-text-embedding-ada-002",
                              chunk_size=1)

# 2 定义文件 
loader = DirectoryLoader(embedding_folder_path, glob="**/*.md")
pages = loader.load_and_split()

# 按固定尺寸切分段落
text_splitter_RCTS = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size = 500,
    chunk_overlap = 100
)

split_docs_RCTS = text_splitter_RCTS.split_documents(pages)
for item in split_docs_RCTS:
    print(item)
    print('')

#写入向量数据库
print(f'写入RCTS向量数据库')
vectordb = Chroma.from_documents(split_docs_RCTS, embedding=embeddings, persist_directory="./MD_RCTS/")
vectordb.persist()

 无优化的embedding的源码，docx_embedding.py 如下：

import os
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.document_loaders import UnstructuredWordDocumentLoader

# 1 定义embedding
embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key='aaaaaaaaaa',
                              openai_api_base='bbbbbbbbbbb',
                              openai_api_type='azure',
                              model="text-embedding-ada-002",
                              deployment="lk-text-embedding-ada-002",
                              chunk_size=1)

docx_file_path="D:\CloudDisk\OpenAI\博客的源码\Docx表格优化\带表格DOCX.docx"

# 2 定义文件 
loader = UnstructuredWordDocumentLoader(docx_file_path)
pages = loader.load_and_split()

# 按固定尺寸切分段落
text_splitter_RCTS = RecursiveCharacterTextSplitter(
    chunk_size = 500,
    chunk_overlap = 100
)

split_docs_RCTS = text_splitter_RCTS.split_documents(pages)
for item in split_docs_RCTS:
    print(item)
    print('')

#写入向量数据库
print(f'写入RCTS向量数据库')
vectordb = Chroma.from_documents(split_docs_RCTS, embedding=embeddings, persist_directory="./Word_RCTS/")
vectordb.persist()
 

 问答测试 chat_qa.py：

import time
from langchain.embeddings.openai import OpenAIEmbeddings
from langchain.vectorstores import Chroma
from langchain.chains import RetrievalQA
from langchain.chat_models import AzureChatOpenAI

  
def getQuestionList():
    question_list=[
    '级数=T6,专业名称是?',
    '要求硕士学历有哪些级数?',
    '分值大于等于70是哪些级数?',
    '可以兼职的是什么级数?',
    '需要工作经验满5年以上是哪些专业?',
    '首席工程师要求什么学历，工作经验多少年',
    '自上而下的原则，是指?',
    '现场答辩，是指?',
    '级数=T3,专业名称是?',
    '级数=T4,专业名称是?',
    ]

    return question_list

embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key='aaaaaaaaaaaaaaaaa',
                              openai_api_base='bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb',
                              openai_api_type='azure',
                              model="text-embedding-ada-002",
                              deployment="lk-text-embedding-ada-002",
                              chunk_size=1)


openAiLLm = AzureChatOpenAI(openai_api_key='aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa', #注意这里，不同 API_BASE 使用不同 APK_KEY
                              openai_api_base="bbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbbb",
                              openai_api_version='2023-03-15-preview',
                              deployment_name='lk-gpt-35-turbo-16k',
                              temperature=0.9,
                              model_name="gpt-35-turbo-16k",
                              max_tokens=300)

print('------r---r---r----')

word_RTCS = Chroma(persist_directory="./Word_RCTS/", embedding_function=embeddings)
word_qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openAiLLm,chain_type="stuff",retriever=word_RTCS.as_retriever(),return_source_documents = False) 

md_RTCS = Chroma(persist_directory="./MD_RCTS/", embedding_function=embeddings)
md_qa = RetrievalQA.from_chain_type(llm=openAiLLm,chain_type="stuff",retriever=md_RTCS.as_retriever(),return_source_documents = False)

#print(qa_RTCS)#查看自定义Prompt的结构体内容
for i in range(0,len(getQuestionList())):
    question_text=getQuestionList()[i]
    
    # 进行问答
    wordchat = word_qa({"query": question_text}) 
    wordquery = str(wordchat['query'])
    wordresult = str(wordchat['result'])
    
    print("问题: ",wordquery)
    print("无优化-结果:",wordresult)
    time.sleep(1)#每次提问间隔1s
    
    
    csvchat = md_qa({"query": question_text}) 
    csvquery = str(csvchat['query'])
    csvresult = str(csvchat['result'])
    #print("MD问题: ",csvquery)
    print("有优化-结果:",csvresult)
    print('----------------------------------------')

    time.sleep(1)#每次提问间隔1s