Milvus模式下怎么使用自己的文档作为知识库，才能返回正确的《书名》和出处？ about history_rag

[morning0801]

目前看到了history_sentence_window.py脚本中的处理方式，准备尝试复刻

[wxywb]

这段代码定义了一个名为 HistorySentenceWindowNodeParser 的类，它继承自 NodeParser，用于解析文档中的节点。让我来解释它的工作原理和标题提取的过程：

1. 类的结构：

   • 属性定义：定义了几个类属性，如 sentence_splitter（用于拆分文本的方法）、window_size（窗口大小，即每个句子周围要捕获的句子数）、window_metadata_key 和 original_text_metadata_key 等（用于存储窗口句子和原始文本的元数据键）。
   • 类方法：包括 class_name() 用于返回类名、book_name() 用于根据文件名映射到书名、from_defaults() 用于根据默认值创建类实例等。

2. 标题提取：

   • TitleLocalizer 类负责从文本中提取标题。
   • analyze_titles() 方法接收文本作为输入，按行划分文本，并识别包含特定字符（如 "纪" 和 "传"）的行作为标题。
   • build_window_nodes_from_documents() 方法使用 analyze_titles() 提取的标题，将文本分割成行，并为每行构建节点。

3. 节点构建和元数据处理：

   • 在 build_window_nodes_from_documents() 中，每行文本被拆分成句子，并构建成节点（BaseNode）。
   • 对每个节点，根据设定的 window_size，获取周围若干个句子，将它们作为窗口文本存储在节点的元数据中。
   • 原始文本也存储在节点的元数据中，以及其他自定义的元数据，如书名和标题信息。

总体而言，这个类的作用是将文本分解成节点，并为每个节点附加上下文窗口和其他元数据，同时通过 TitleLocalizer 辅助提取和处理文本中的标题信息，用于后续的分析或处理过程。