如何实现对文档基于TF-IDF算法和相似度算法进行自然段级去重，降低重复文本对RAG的影响，给出python代码

实现文档基于TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和相似度算法的自然段级去重，通常涉及以下步骤：

1. **预处理**：
- 分词：将文本拆分为单词或短语（例如，使用NLTK库的`word_tokenize`）
- 去停用词：移除常见的无意义词汇（如使用nltk库的stopwords）
- 转换为小写

import nltk
from nltk.corpus import stopwords
nltk.download('punkt')
nltk.download('stopwords')

def preprocess(text):
    stop_words = set(stopwords.words('english'))
    words = [word.lower() for word in nltk.word_tokenize(text) if word.isalpha() and word not in stop_words]
    return ' '.join(words)

2. **计算TF-IDF**：
- 使用`scikit-learn`库的`TfidfVectorizer`来转换成向量表示
- `TfidfVectorizer`会自动忽略空字符串和标点符号，并标准化文本

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([preprocess(doc) for doc in documents])

3. **计算相似度**：
- 可以选择余弦相似度、Jaccard相似度等，这里以余弦相似度为例：

   from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

   similarity_matrix = cosine_similarity(tfidf_matrix)

4. **找出相似段落**：
- 设置一个阈值，比如0.8，用于判断两个段落是否相似
- 对于每一段落，检查所有其他段落之间的相似度，如果发现相似度大于阈值，就认为是重复的

threshold = 0.8
duplicates = []

for i in range(len(similarity_matrix)):
    row = similarity_matrix[i]
    similar_indices = np.where(row > threshold)[0]
    duplicates.append((i, similar_indices))

5. **去除重复**：
- 根据找到的相似度组合，可以选择保留其中一个原始段落，或者合并相似内容创建摘要

unique_paragraphs = []
for index, similar in duplicates:
    unique_paragraphs.append(documents[index])
    # 或者，如果需要合并相似内容
    # merged_content = " ".join([documents[index] for index in similar])
    # unique_paragraphs.append(merged_content)

unique_paragraphs = unique_paragraphs[:len(unique_paragraphs)-len(duplicates)]  # 如果有多个完全相同的段落，则只保留一个

6. **应用到RAG（Retrieval Augmented Generative Model）**：
- 将去重后的独特段落列表传递给RAG模型，作为输入数据减少重复影响。

rag_model.update(unique_paragraphs)