利用飞书开放平台搭建基于飞书文档的 RAG 系统
*要将飞书文档作为 RAG（检索增强生成）的外部知识库，需通过以下步骤实现：
一、数据接入与权限配置
1. 申请飞书开放平台权限
登录飞书开放平台（https://open.feishu.cn/）创建应用，申请以下权限：
o 文档内容读取权限：获取文档纯文本内容、获取文档所有块等接口权限。
o 用户身份验证：通过 OAuth2.0 获取tenant_access_token或user_access_token，确保应用有权限访问文档数据。
o 实时同步权限：若需监听文档更新事件，需申请事件订阅权限（如文档修改事件）。
1. 配置飞书文档权限
在飞书管理后台将目标文档或空间设置为 “互联网公开” 或授予应用特定协作者权限，确保应用可读取文档内容（CSDN 博客）。例如，将文档链接分享权限设置为 “可阅读”，并通过 API 获取文档token用于后续操作。
二、数据处理与索引构建
1. 文档内容提取
o API 调用：使用飞书文档 API 获取文档内容。例如：
import requests def get_doc_content(document_id, access_token): headers = { "Authorization": f"Bearer {access_token}", "Content-Type": "application/json" } url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/docx/v1/documents/{document_id}/raw_content" response = requests.get(url, headers=headers) return response.json().get("data", {}).get("content", "") |
该接口返回文档纯文本内容，支持新版文档。
o 复杂结构处理：
o 表格：通过 API 获取表格数据并解析为结构化格式（如 JSON），或使用飞书多维表格 API 直接对接。
o 图片：目前飞书 API 不直接支持图片内容提取，需结合 OCR 工具（如 Tesseract）对图片中的文字进行识别。
2. 文本分割与向量化
o 文档切片：将长文档分割为 200-1000 字的 “文档块”（Chunk），例如使用 LangChain 的
RecursiveCharacterTextSplitter或飞书 Aily 平台的自动切片功能。
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter( chunk_size=500, chunk_overlap=50, length_function=len ) chunks = text_splitter.split_text(document_content) |
o 向量嵌入：使用 Embedding 模型（如 Sentence-BERT、OpenAI Embedding API）将文档块转换为向量。例如：
from langchain.embeddings import OpenAIEmbeddings embeddings = OpenAIEmbeddings(openai_api_key="your-api-key") doc_embeddings = embeddings.embed_documents(chunks) |
3. 向量数据库存储
将向量化后的文档块存入向量数据库，支持高效检索。推荐方案：
o 小规模场景：使用本地向量库如 FAISS，适合测试和快速迭代（CSDN 博客）。
import faiss import numpy as np # 假设doc_embeddings是一个numpy数组 index = faiss.IndexFlatL2(doc_embeddings.shape[1]) index.add(doc_embeddings) |
o 大规模场景：采用分布式向量数据库如 Milvus 或 Pinecone，支持水平扩展和实时更新（CSDN 博客）。例如，使用 Milvus：
from milvus import Milvus, IndexType, MetricType milvus = Milvus() milvus.connect() milvus.create_collection(collection_name="rag_docs", dimension=1536) milvus.insert(collection_name="rag_docs", records=doc_embeddings) |
三、RAG 系统集成
1. 检索模块开发
o 语义检索：根据用户问题生成查询向量，从向量数据库中检索最相关的文档块。例如，使用 LangChain 的VectorStoreRetriever：
from langchain.vectorstores import FAISS vector_store = FAISS.from_embeddings(embeddings, index) retriever = vector_store.as_retriever(search_kwargs={"k": 3}) retrieved_docs = retriever.get_relevant_documents(query) |
o 混合检索：结合关键词检索（如 Elasticsearch）和语义检索，提升召回率（CSDN 博客）。
2. 知识整合与生成
o 提示工程：将检索到的文档块与用户问题拼接成提示，引导模型生成回答。例如：
prompt = f"""根据以下文档内容回答问题： {retrieved_docs[0].page_content} {retrieved_docs[1].page_content} 问题：{user_query}""" |
o 模型调用：使用语言模型（如 ChatGPT、Llama）基于提示生成回答。例如，通过 OpenAI API：
import openai response = openai.ChatCompletion.create( model="gpt-3.5-turbo", messages=[{"role": "user", "content": prompt}] ) answer = response.choices[0].message.content |
3. 结果优化与反馈
o 结果过滤：通过模型判断检索结果是否相关，排除低质量内容。
o 用户反馈：收集用户对回答的满意度，优化检索策略和提示模板。
四、实时同步与更新
1. 定时同步：使用定时任务（如 Cron Job）定期调用飞书 API 获取更新文档，重新向量化并更新向量数据库。例如，每 30 分钟同步一次：
import schedule import time def sync_documents(): # 获取更新的文档列表并重新处理 pass schedule.every(30).minutes.do(sync_documents) while True: schedule.run_pending() time.sleep(1) |
1. 事件触发：监听飞书文档修改事件（如通过 Webhook），当文档更新时自动触发数据同步（腾讯云）。需在飞书开放平台配置事件订阅，接收文档变更通知。
五、典型工具与框架推荐
1. 低代码方案：使用 Coze 或 Aily 平台，通过可视化界面上传飞书文档并配置知识库，自动生成 RAG 问答机器人。
2. 编程框架：
o LangChain：支持飞书文档加载、向量存储和模型集成，提供完整的 RAG 流程封装（CSDN 博客）。
o LlamaIndex：专注于外部数据与 LLM 的结合，支持自定义索引结构和检索策略（CSDN 博客）。
1. 向量数据库：根据数据规模选择 Milvus（分布式）或 FAISS（单机），优化检索性能（CSDN 博客）。
六、注意事项
1. 权限控制：严格限制应用对飞书文档的访问权限，避免敏感数据泄露。
2. 数据质量：定期清理无效或过时文档，优化切片策略以提升检索准确性。
3. 性能优化：通过缓存热门文档向量、使用 GPU 加速 Embedding 生成等方式提升响应速度（CSDN 博客）。
4. 多语言支持：若文档包含多种语言，需使用多语言 Embedding 模型（如 multilingual-bert）进行向量化。
总结
通过飞书开放平台 API 获取文档内容，结合向量数据库和 RAG 框架（如 LangChain），可快速搭建基于飞书文档的检索增强生成系统。关键步骤包括权限配置、数据处理、索引构建和实时同步，同时需注意数据质量和性能优化。低代码工具（如 Coze）和编程框架（如 LangChain）提供了灵活的实现路径，适用于不同技术背景的开发者。
（注：文档部分内容可能由 AI 生成）