各位学员，大家好！欢迎来到今天的技术讲座。今天我们将深入探讨一个在构建现代AI应用，特别是大型语言模型（LLM）驱动的系统时至关重要的话题：如何高效、可靠地处理并摄取百万量级的非结构化数据，例如来自Notion或Slack的文档，并将其转化为LLM可用的知识表示。 在当今的信息爆炸时代，企业内部知识库和沟通记录承载了巨大的价值。Notion作为项目管理和知识沉淀的利器，Slack作为团队协作和即时沟通的枢纽，它们内部的数据量往往是惊人的。对于LLM而言，这些数据是其理解企业运营、回答复杂问题、提供智能辅助的基石。然而，将这些海量的、格式各异的数据有效地“喂给”LLM，并非易事。这其中涉及到的挑战包括但不限于： 数据规模庞大： 百万量级的文档意味着巨大的存储和处理开销。 数据结构多样： Notion有页面、数据库、块；Slack有频道、消息、线程，各自结构复杂。 API限制与配额： 外部服务API往往有严格的请求速率和分页机制。 增量更新与实时性： 数据是动态变化的，如何高效地同步最新内容而非每次全量拉取？ 数据质量与一致性： 如何确保摄取的数据是干净、有效且格式统一的？ 内存与性能： …
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