搭建本地知识库 数据训练 将Excel数据处理成文本格式以及结构化数据转换为文本的deepseek 官方APP指导。
首先，用户的需求是进行AI大模型本地知识库训练，这意味着他们需要将结构化的Excel数据转换为适合模型训练的文本格式。可能需要更具体的示例，或者更详细的步骤，特别是针对知识库训练的特殊处理。
在之前的回复中，已经提到了分列功能、TEXT函数、快捷键、粘贴为值、添加单引号等方法。现在需要检查是否有遗漏的部分，比如使用Power Query进行转换，或者如何将多列数据合并成连贯的文本段落，这对训练大模型可能更重要。
另外，结构化数据转文本数据部分，用户可能需要更多关于如何将表格中的行数据转化为自然语言描述的示例，比如如何将客户信息转化为句子，或者如何生成问答对。这对知识库训练尤其重要，因为模型需要理解数据中的关系和上下文。
还要考虑用户可能的痛点，比如处理大量数据时的效率问题，或者如何保持数据转换后的格式一致性。可能需要建议使用脚本（如Python的pandas库）自动化处理，而不仅仅是Excel操作，特别是当数据量很大时。
此外，用户可能对数据清洗和预处理的具体步骤不够清楚，需要更详细的指导，比如如何处理缺失值、统一格式的具体方法，或者分词和去停用词的实际操作示例。
还需要注意用户提到的“本地知识库训练”，这可能意味着他们希望在没有云服务的情况下处理数据，因此需要推荐本地可用的工具或库，如使用Python的本地环境进行数据处理，而不是依赖在线工具。
最后，确保回答结构清晰，分点明确，示例具体，可能加入更多实际案例，比如一个完整的Excel表格转换前后的对比，以及生成的自然语言文本示例，帮助用户直观理解。
以下是为AI大模型训练准备的Excel数据处理成文本格式示例及结构化数据转文本的详细指南，包含实际案例和关键技巧：
---
一、Excel转文本格式示例（附表格对比）
场景：将客户订单表转为自然语言描述文本
原始Excel数据：
订单ID 客户姓名 商品名称 数量 金额 日期
1001 张三 笔记本电脑 1 8999 20230801
1002 李四 无线耳机 2 599 20230802
目标文本格式（供AI训练使用）：
1. 自然语言描述：
"客户张三于2023年8月1日购买了1台笔记本电脑，订单金额为8999元。"
"客户李四在2023年8月2日下单2副无线耳机，总消费金额599元。"
2. 问答对格式（用于训练问答模型）：
Q: 订单1001的客户是谁？购买了哪些商品？
A: 订单1001的客户是张三，购买了1台笔记本电脑。
---
二、Excel转文本的5种方法（含代码/公式）
1. 公式拼接法
- 适用场景：将多列数据合并为连贯文本
- 公式示例：
excel
=A2 & "的客户是" & B2 & "，购买了" & D2 & "件" & C2 & "，总金额" & E2 & "元。"
- 输出结果：
`1001的客户是张三，购买了1件笔记本电脑，总金额8999元。`
2. TEXT函数格式化
- 处理数字/日期：
excel
=TEXT(E2,"¥,0") → ¥8,999
=TEXT(F2,"yyyy年mm月dd日") → 2023年08月01日
3. Power Query高级转换
- 步骤：
1. 数据 → 从表格 → 创建查询
2. 添加列 → 自定义列，输入合并公式：
powerquery
Text.Combine({"客户", 客户姓名, "购买了", Text.From(数量), "件", 商品名称})
3. 导出为文本文件
4. Python自动化脚本（适合大批量数据）
python
import pandas as pd
df = pd.read_excel("orders.xlsx")
df"文本描述" = df.apply(lambda row:
f"客户{row'客户姓名'}于{row'日期'.strftime('%Y-%m-%d')}购买了{row'数量'}件{row'商品名称'}，金额{row'金额'}元。",
axis=1)
df"文本描述".to_csv("output.txt", index=False, header=False)
5. 添加特殊符号强制文本化
- 在单元格开头输入 `'`（单引号），如 `'001`，避免数字ID被转为数值丢失前导零。
---
三、结构化数据→文本数据的关键步骤
1. 数据清洗（Python示例）
python
import re
def clean_text(text):
text = re.sub(r"^\u4e00-\u9fa5a-zA-Z0-9\，\。", "", text) 去除非中英文/数字/标点
text = re.sub(r"\s+", " ", text) 合并多余空格
return text.strip()
df"商品名称" = df"商品名称".apply(clean_text)
2. 生成多样化文本描述
- 模板引擎法（随机组合模板增强多样性）：
python
templates =
"客户{客户姓名}于{日期}下单{数量}件{商品名称}，支付金额{金额}元。",
"{日期}记录：{客户姓名}购买了{商品名称}，订单号{订单ID}。"
3. 构建知识图谱关联文本
将离散数据转为关联描述：
`"张三（客户ID:1001）购买的笔记本电脑属于电子产品类别，供应商为品牌A。"`
---
四、为AI训练优化的文本格式建议
1. 分段标记：
text
订单 订单ID:1001 客户 张三 商品:笔记本电脑
描述 该订单于2023年8月1日完成，使用信用卡支付。
2. JSON结构化文本（兼容大模型训练）：
json
{
"context": "客户订单记录",
"data":
{
"订单ID": 1001,
"描述": "张三购买了1台笔记本电脑",
"元数据": {"金额": 8999, "支付方式": "信用卡"}
}
}
---
五、避坑指南
1. 数字精度丢失：
- Excel中超过15位的数字（如身份证号）必须用`'`开头或设置为文本格式。
2. 日期格式统一：
- 使用`=TEXT(A1,"yyyy-mm-dd")`强制转换，避免系统区域设置影响。
3. 多语言混合处理：
- 中文文本建议保留标点（，。！？）增强可读性，英文数据添加空格分隔符。
通过以上方法，您可以将Excel数据高效转化为适合大模型训练的文本格式，同时保持语义完整性和数据关联性。
---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
以下是将Excel结构化数据处理为适合AI大模型训练的文本格式的详细指南，包含示例和代码实现：
---
### **一、Excel数据处理示例**
#### **原始Excel表格示例**（假设文件名为`knowledge_base.xlsx`）
| 姓名 | 年龄 | 职业 | 简介 |
|--------|------|------------|----------------------------------------------------------------------|
| 张三 | 35 | 工程师 | 负责A项目开发，擅长Python和机器学习，曾获2020年公司创新奖。 |
| 李四 | 28 | 设计师 | UI/UX专家，主导B产品设计，作品入选2022年国际设计展。 |
#### **目标文本格式**
需转换为自然语言文本或结构化标记文本，例如：
1. **自然语言描述**：
```
张三，35岁，工程师，简介：负责A项目开发，擅长Python和机器学习，曾获2020年公司创新奖。
```
2. **键值对标记格式**：
```
[姓名]张三 [年龄]35 [职业]工程师 [简介]负责A项目开发，擅长Python和机器学习，曾获2020年公司创新奖。
```
3. **结构化段落格式**：
```
<人物>
姓名：张三
年龄：35
职业：工程师
简介：负责A项目开发，擅长Python和机器学习，曾获2020年公司创新奖。
</人物>
```
---
### **二、结构化数据转文本的核心步骤**
#### **1. 数据清洗**
- **处理空值**：
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel("knowledge_base.xlsx")
df.fillna("未知", inplace=True) # 填充空值
```
- **格式标准化**：
```python
df['年龄'] = df['年龄'].astype(str) + "岁" # 统一年龄格式
```
#### **2. 列合并与文本生成**
- **方法1：自然语言拼接**（适合对话生成任务）
```python
df['文本'] = df.apply(lambda row:
f"{row['姓名']}，{row['年龄']}，职业是{row['职业']}。简介：{row['简介']}",
axis=1
)
```
**输出**：
```
张三，35岁，职业是工程师。简介：负责A项目开发，擅长Python和机器学习，曾获2020年公司创新奖。
```
- **方法2：结构化标记**（适合需要保留字段信息的任务）
```python
df['文本'] = df.apply(lambda row:
f"[姓名]{row['姓名']} [年龄]{row['年龄']} [职业]{row['职业']} [简介]{row['简介']}",
axis=1
)
```
**输出**：
```
[姓名]张三 [年龄]35岁 [职业]工程师 [简介]负责A项目开发，擅长Python和机器学习，曾获2020年公司创新奖。
```
#### **3. 处理长文本字段**
- **分块策略**（针对简介等长文本列）：
```python
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
def split_long_text(text, max_length=100):
tokens = tokenizer.tokenize(text)
chunks = []
for i in range(0, len(tokens), max_length):
chunk = tokenizer.convert_tokens_to_string(tokens[i:i+max_length])
chunks.append(chunk)
return chunks
# 对简介列分块
df['简介分块'] = df['简介'].apply(lambda x: split_long_text(x))
```
#### **4. 添加元数据标记**（增强模型对结构的理解）
- **XML风格标记**：
```python
df['文本'] = df.apply(lambda row:
f"<人物>\n姓名：{row['姓名']}\n年龄：{row['年龄']}\n职业：{row['职业']}\n简介：{row['简介']}\n</人物>",
axis=1
)
```
**输出**：
```xml
<人物>
姓名：张三
年龄：35岁
职业：工程师
简介：负责A项目开发，擅长Python和机器学习，曾获2020年公司创新奖。
</人物>
```
---
### **三、完整代码示例**
```python
import pandas as pd
from transformers import AutoTokenizer
from langchain.text_splitter import RecursiveCharacterTextSplitter
# 1. 读取数据并清洗
df = pd.read_excel("knowledge_base.xlsx")
df.fillna("未知", inplace=True)
df['年龄'] = df['年龄'].astype(str) + "岁"
# 2. 生成自然语言文本
df['文本'] = df.apply(
lambda row: f"{row['姓名']}，{row['年龄']}，职业是{row['职业']}。简介：{row['简介']}",
axis=1
)
# 3. 处理长文本分块
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-chinese")
text_splitter = RecursiveCharacterTextSplitter(
chunk_size=200, # 每段约200个token
chunk_overlap=20, # 段落间重叠20个token
length_function=lambda x: len(tokenizer.tokenize(x))
all_texts = []
for text in df['文本']:
chunks = text_splitter.split_text(text)
all_texts.extend(chunks)
# 4. 保存结果
with open("processed_data.txt", "w", encoding="utf-8") as f:
f.write("\n\n".join(all_texts))
```
---
### **四、进阶优化技巧**
#### 1. **表格关系处理**（多Sheet关联）
- 若Excel包含多个关联Sheet（如`员工表`和`项目表`）：
```python
df_employees = pd.read_excel("knowledge_base.xlsx", sheet_name="员工表")
df_projects = pd.read_excel("knowledge_base.xlsx", sheet_name="项目表")
# 合并关联数据
merged_df = pd.merge(df_employees, df_projects, on="员工ID")
merged_df['文本'] = merged_df.apply(
lambda row: f"{row['姓名']}参与了项目《{row['项目名称']}》，担任{row['角色']}。",
axis=1
)
```
#### 2. **结构化增强**
- **添加知识类型标记**：
```text
[知识类型=人物][姓名]张三[部门]技术部[技能]Python,机器学习
```
- **支持向量数据库检索**：
```python
# 生成向量数据库所需的metadata
metadata_list = []
for _, row in df.iterrows():
metadata = {
"source": "knowledge_base.xlsx",
"row_id": row['ID'],
"category": "人物信息"
}
metadata_list.append(metadata)
```
#### 3. **处理复杂结构**
- **嵌套表格示例**（如教育经历）：
| 姓名 | 教育经历（JSON格式） |
|------|--------------------------------------------------|
| 张三 | `[{"学校":"清华大学","专业":"计算机","年份":"2010-2014"}]` |
```python
import json
df['教育经历'] = df['教育经历'].apply(json.loads)
# 展开为文本
def format_education(edu_list):
texts = []
for edu in edu_list:
text = f"{edu['年份']}就读于{edu['学校']}{edu['专业']}专业"
texts.append(text)
return "；".join(texts)
df['教育文本'] = df['教育经历'].apply(format_education)
```
---
### **五、验证与调试**
1. **统计分析**：
```python
print(f"总段落数: {len(all_texts)}")
print(f"平均长度: {sum(len(t) for t in all_texts)/len(all_texts):.1f}字符")
```
2. **人工检查**：
```python
# 随机抽查5个段落
import random
for text in random.sample(all_texts, 5):
print("="*50)
p
登录后可发表评论
点击登录