ragflow精度问题

Question

博主 您好 我想麻烦咨询您一个问题 我使用ragflow 做人力资源，我吧人员的入职时间在excel中切片保存了，但是提问，比如里面没有我（王铭），但是我问我的入职时间 他会给我所有姓王的都返回过来 调整 top n 那些都没用 麻烦解惑一下 谢谢[握手]

Answer 1

让 “紫雾凌寒” 来帮你回答,本回答结合 DeepSeek

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1. 关键点分析：
   - 当在ragflow中查询特定人员（如“王铭”）入职时间，却返回所有姓王的人员入职时间，说明ragflow在数据匹配和筛选上出现了不准确的情况。可能是其文本匹配算法过于宽泛，没有精确到具体的姓名个体。
2. 解决方案：
   - 优化文本匹配算法：
   • 可以在ragflow的代码逻辑中，修改文本匹配部分。例如，如果使用正则表达式进行匹配，原匹配姓王的正则表达式可能是“^王.*”，这样会匹配所有姓王的。可以改为精确匹配“^王铭$”。
   • 假设ragflow是基于Python开发的，示例代码如下：

import re

name = "王铭"
data = ["王铭入职时间是2023-01-01", "王强入职时间是2023-02-01"]
for item in data:
    if re.match(f"^{name}$", item.split('入职时间')[0]):
        print(item)

• 增加唯一性标识：
  • 在数据处理过程中，给每个人员增加一个唯一标识（如身份证号、员工编号等）。
  • 在查询时，不仅匹配姓名，还匹配唯一标识。例如：

unique_id = "123456789012345678"
name = "王铭"
data = [{"unique_id": "123456789012345678", "name": "王铭", "入职时间": "2023-01-01"},
        {"unique_id": "098765432109876543", "name": "王强", "入职时间": "2023-02-01"}]
for item in data:
    if item["name"] == name and item["unique_id"] == unique_id:
        print(item["入职时间"])

1. 方案优缺点：
   - 优化文本匹配算法：
   • 优点：相对简单直接，不需要额外的数据结构存储。
   • 缺点：如果姓名存在重名情况，仍然可能出现误匹配。
   • 增加唯一性标识：
   • 优点：能精确匹配到特定个体，准确性高。
   • 缺点：需要额外维护和存储唯一标识信息，增加了数据处理的复杂度。
2. 总结：
   - 要解决ragflow在人力资源数据查询中因姓名匹配不准确的问题，可以通过优化文本匹配算法使其更精确，或者增加唯一性标识来确保准确匹配到特定人员。两种方法各有优劣，可根据实际情况选择合适的方案。

希望以上解答对您有所帮助。如果您有任何疑问，欢迎在评论区提出。