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使用“数据准备工具包”处理数据（第二部分）
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原文英文，约1700词，阅读约需6分钟。
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内容提要
本文介绍了如何使用数据准备工具包将HTML转换为Markdown，并将其存储到Milvus向量数据库中，随后通过LLM进行查询。
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关键要点
- 本文介绍了如何使用数据准备工具包将HTML转换为Markdown，并将其存储到Milvus向量数据库中。
- 数据准备工具包（Data Prep Kit）是IBM Research开源的工具，适用于LLM或AI代理的数据准备。
- 工具包支持自然语言和代码的数据处理，基于Python、Ray和Spark等常用框架构建。
- 需要的本地工具包括Ollama、Podman和Milvus，使用Jupyter Lab进行代码运行。
- 使用html2parquet转换HTML文件为Markdown格式，并保存到指定目录。
- 将生成的Markdown文本存储到Milvus向量数据库中，配置包括数据库URI和集合名称。
- 使用Llama-index库将Markdown文档分块并存储到Milvus中，以便后续查询。
- 通过配置LLM模型和连接Milvus，用户可以查询存储在数据库中的数据。
- 数据准备工具包旨在简化数据准备过程，减少手动工作和编码需求，提高数据质量。
❓
延伸问答
数据准备工具包的主要功能是什么？
数据准备工具包旨在简化数据准备过程，支持自然语言和代码的数据处理，减少手动工作和编码需求，提高数据质量。
如何将HTML文件转换为Markdown格式？
使用html2parquet转换工具，可以将HTML文件转换为Markdown格式，并保存到指定目录。
Milvus向量数据库的配置需要哪些信息？
Milvus的配置包括数据库URI和集合名称，用户需要在配置文件中设置这些信息。
如何将生成的Markdown文本存储到Milvus中？
使用Llama-index库将Markdown文档分块并存储到Milvus向量数据库中，以便后续查询。
使用数据准备工具包需要哪些本地工具？
需要的本地工具包括Ollama、Podman和Milvus，使用Jupyter Lab进行代码运行。
数据准备工具包如何提高数据质量？
通过提供模块化和可重用的工具，数据准备工具包减少了手动工作和编码需求，从而提高数据质量。
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