GITBOOK-154: No subject

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@@ -62,8 +62,25 @@ SaaS 版本中不同的订阅计划限定了文档上传个数和向量存储空
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+### ETL 可选配置
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+在 RAG 的生产级应用中，为了获得更好的数据召回效果，需要对多源数据进行预处理和清洗，即 ETL （_extract, transform, load_）。为了增强非结构化/半结构化数据的预处理能力，Dify 支持了可选的 ETL 方案：**Dify ETL** 和[ ](https://docs.unstructured.io/welcome)**Unstructured ETL** 。
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+Unstructured 能够高效地提取并转换您的数据为干净的数据用于后续的步骤，具体信息可参考 [Unstructured 官网](https://unstructured.io/)。
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+Dify 各版本的 ETL 方案选择：
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+* SaaS 版不可选，默认直接使用 Unstructured ETL
+* 社区版可选，默认使用 Dify ETL ，可通过[环境变量](../../getting-started/install-self-hosted/environments.md#zhi-shi-ku-pei-zhi)开启 Unstructured ETL
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+提取文件格式支持上的差异如下：
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+| DIFY Extractor                                 | Unstructured Extractor                                                   |
+| ---------------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------ |
+| txt、markdown、md、pdf、html、htm、xlsx、xls、docx、csv | txt、markdown、md、pdf、html、htm、xlsx、xls、docx、csv、eml、msg、pptx、ppt、xml、epub |
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 {% hint style="info" %}
-Dify 提供了第一方的基础数据清洗方案，同时支持接入[ unstructured.io](https://docs.unstructured.io/welcome) 作为替代清洗方案：[配置说明](../../getting-started/install-self-hosted/environments.md#zhi-shi-ku-pei-zhi)
+不同的 ETL 方案在文件提取效果的方面也会存在差异，想了解更多关于 Unstructured ETL 的数据处理方式，请参考[官方文档](https://docs.unstructured.io/open-source/core-functionality/partitioning)。
 {% endhint %}
 
 ### 索引方式