Wyjaśnienie indeksowania dokumentów AI

Indeksowanie dokumentów AI jest podstawą każdego systemu, który wykorzystuje nieustrukturyzowane treści w znaczący sposób.

Większość zespołów siedzi na stosie niechlujnych formatów - plików PDF, portali onboardingowych, centrów pomocy i wewnętrznych dokumentów, których nie można przeszukiwać ani strukturyzować.

Niezależnie od tego, czy tworzysz chatboty dla przedsiębiorstw, czy wewnętrzne narzędzia wyszukiwania, najtrudniejsza część jest zawsze taka sama: połączenie odpowiedniej treści z tym, co generuje Twoja sztuczna inteligencja.

Indeksowanie dokumentów wypełnia tę lukę. Przekształca surową zawartość w coś, co modele sztucznej inteligencji mogą pobierać i nad czym mogą rozumować. To właśnie czyni go niezbędnym dla nowoczesnych przepływów pracy AI.

Budowanie sztucznej inteligencji Chatbots

Utwórz niestandardową sztuczną inteligencję chatbots za darmo

Zacznij teraz

Karta kredytowa nie jest wymagana

Czym jest indeksowanie dokumentów AI?

Indeksowanie dokumentów AI to proces strukturyzowania niezorganizowanych plików, tak aby duże modele językoweLLMs) mogły pobierać i wykorzystywać ich zawartość podczas generowania odpowiedzi.

Jest to sposób, w jaki systemy sztucznej inteligencji uzyskują dostęp do informacji z dokumentów, które w przeciwnym razie byłyby zablokowane w plikach PDF, portalach wewnętrznych lub długim tekście. Celem nie jest przechowywanie treści - chodzi o to, aby były one użyteczne w potokach sztucznej inteligencji.

Indeksowanie jest sercem generowania rozszerzonego wyszukiwania (RAG), w którym modele pobierają odpowiedni kontekst ze źródeł zewnętrznych, aby wspierać swoje odpowiedzi. Oznacza to, że dokładność sztucznej inteligencji często zależy od tego, jak dobrze indeksowane są treści.

Indeksowanie dokumentów pojawi się we wszystkim, od wewnętrznych narzędzi wiedzy po czat korporacyjny, zautomatyzowaną ekstrakcję danych i analizę dokumentów AI.

Przeczytaj kompletny przewodnik po RAG

Chcesz, aby RAG działał dla Ciebie? Możemy pomóc.

Czytaj teraz

Dostęp jest zawsze bezpłatny

Indeksowanie dokumentów AI: Kluczowe koncepcje 

Najważniejsze przypadki użycia dla indeksowania dokumentów AI

Dzielenie dokumentów na użyteczne fragmenty

Indeksowanie dokumentów AI dzieli duże, niespójne pliki na ustrukturyzowane sekcje, które systemy AI mogą pobierać niezależnie.

Pozwala to agentom skupić się na odpowiednich sekcjach bez skanowania niepowiązanych lub powtarzających się treści.

Umożliwienie wyszukiwania dokumentów z uwzględnieniem intencji

Indeksowanie AI umożliwia wyszukiwanie według znaczenia, a nie tylko dokładnej frazy.

Nawet jeśli zapytanie użytkownika nie pasuje do języka użytego w dokumencie, system pobiera najbardziej odpowiednią sekcję na podstawie podobieństwa semantycznego.

Na przykład, ktoś może wyszukać "anuluj moją subskrypcję", podczas gdy dokument mówi "jak zakończyć cykliczne rozliczenia". Tradycyjne wyszukiwanie pominęłoby to dopasowanie - ale system sztucznej inteligencji wykorzystujący indeksowanie semantyczne pobiera je poprawnie.

Ugruntowanie odpowiedzi modelu w rzeczywistych danych

Gdy dokumenty są indeksowane, LLMs pobierają odpowiedzi z rzeczywistej treści źródłowej, zamiast halucynować odpowiedź na podstawie swojej wewnętrznej wiedzy.

Odpowiedzi i działania pozostają zgodne z zasadami, dokumentacją i logiką biznesową, dzięki czemu system odzwierciedla sposób działania.

Wyzwalanie przepływów z indeksowanej zawartości

Większość przepływów pracy załamuje się, gdy wyjścia AI muszą rozmawiać ze sztywnymi systemami. Jeśli jednak zawartość jest indeksowana ze strukturą, agenci mogą wyodrębnić wyzwalacz, skierować go do odpowiedniego interfejsu API i zamknąć pętlę bez kruchego zestawu reguł.

Indeksowane treści zachowują kontekst i intencje w różnych systemach, dzięki czemu działania są płynnie przenoszone między platformami.

Na przykład agent AI może wyodrębnić warunek anulowania z dokumentu polisy, zarejestrować żądanie w HubSpot i zaktualizować udostępniony rekord na Dysku Google bez czekania na ręczną interwencję.

Jak działa indeksowanie dokumentów AI

Indeksowanie dokumentów za pomocą sztucznej inteligencji przebiega w prosty sposób. Każdy krok przekształca nieprzetworzoną treść w formę, która może być przeszukiwana i rozumiana przez model językowy.

Krok 1: Wyodrębnienie użytecznego tekstu z nieprzetworzonych plików

Pierwszym krokiem jest parsowanie - konwertowanie nieprzetworzonych formatów, takich jak pliki PDF, strony internetowe i skany, na czysty, czytelny tekst. Brzmi to prosto, ale często jest to najbardziej podatna na błędy część procesu.

Rzeczywiste dokumenty są pełne szumu strukturalnego, który należy usunąć:

• Powtarzające się nagłówki i stopki pojawiające się na każdej stronie
• Zastrzeżenia prawne, numery stron i znaki wodne zakłócające płynność czytania
• Menu nawigacyjne HTML, przypisy lub reklamy w eksportowanych treściach internetowych
• Błędy OCR zeskanowanych dokumentów, takie jak brakujące litery lub scalone linie
• Źle oznaczone pliki PDF, w których akapity są podzielone lub kolejność czytania jest naruszona.

Celem jest usunięcie wszystkiego, co nie jest znaczącą treścią i zachowanie struktury tam, gdzie ona istnieje. Jeśli ten krok pójdzie źle, reszta procesu indeksowania stanie się niewiarygodna.

Krok 2: Podziel treść na znaczące fragmenty

Po przeanalizowaniu oczyszczony tekst jest dzielony na mniejsze sekcje - lub "fragmenty" - które zachowują znaczenie i kontekst. Fragmenty są zazwyczaj tworzone na podstawie:

• Akapity, jeśli są semantycznie kompletne
• Nagłówki lub tytuły sekcji, które często definiują samodzielne tematy
• Limity tokenów, aby zmieścić się w oknie kontekstowym modelu (często ~500 - 1000 tokenów).

Jednak rzeczywiste dokumenty nie zawsze to ułatwiają. Chunking idzie źle, gdy:

• Treść jest podzielona w połowie myśli (np. oddzielenie reguły od jej warunku).
• Listy lub tabele są podzielone na fragmenty
• Wiele niepowiązanych ze sobą pomysłów jest wtłaczanych w jedną całość.

Dobry fragment sprawia wrażenie samodzielnej odpowiedzi lub pomysłu. Złe fragmenty zmuszają do przewijania w górę i w dół, aby zrozumieć, o czym mowa.

Krok 3: Przekształcenie każdego fragmentu w osadzenie

Każdy fragment jest przekazywany przez model osadzania w celu utworzenia wektora - numerycznej reprezentacji jego znaczenia. Wektor ten staje się kluczem do późniejszego znalezienia tego fragmentu za pomocą wyszukiwania semantycznego.

Niektóre systemy dołączają również metadane do każdego fragmentu. Może to obejmować tytuł dokumentu, nazwę sekcji lub kategorię - przydatne do późniejszego filtrowania lub porządkowania wyników.

Ten krok zamienia zawartość w coś, z czym model może pracować: przeszukiwalną jednostkę, która niesie zarówno znaczenie, jak i identyfikowalność.

Krok 4: Przechowywanie osadzeń w wektorowej bazie danych

Wygenerowane wektory są przechowywane w wektorowej bazie danych - systemie zaprojektowanym do szybkiego, opartego na znaczeniu wyszukiwania w dużych zbiorach treści.

Pozwala to modelom językowym na pobieranie odpowiednich treści na żądanie, opierając odpowiedzi na rzeczywistych informacjach.

6 najlepszych narzędzi do indeksowania dokumentów AI

Po zrozumieniu, jak działa indeksowanie dokumentów, kolejne pytanie brzmi: jakie narzędzia to umożliwiają? Większość systemów nie obsługuje całego potoku samodzielnie - koncentrują się na jednej części i oczekują, że połączysz resztę.

Najbardziej przydatne narzędzia nie ograniczają się tylko do indeksowania - sprawiają, że zindeksowana zawartość może być wykorzystywana w rzeczywistych aplikacjach, takich jak chatboty lub agenci AI.

1. Botpress

Botpress to wizualna platforma do tworzenia agentów AI, którzy mogą rozumieć, rozumować i podejmować działania w różnych kanałach wdrażania.

Jest przeznaczony dla zespołów, które chcą szybko wdrożyć konwersacyjną sztuczną inteligencję bez pisania logiki zaplecza od zera.

Indeksowanie dokumentów jest wbudowaną funkcją. Możesz przesyłać pliki, adresy URL lub ustrukturyzowane treści do bazy wiedzy, a Botpress automatycznie zajmie się ich analizowaniem, dzieleniem na fragmenty i osadzaniem. 

Treści te są następnie wykorzystywane na żywo w rozmowach w celu generowania ugruntowanych odpowiedzi opartych LLM.

Jest to dobry wybór, jeśli chcesz indeksować i wykonywać agenty w jednym ściśle zintegrowanym systemie, bez konieczności zarządzania oddzielnymi magazynami wektorowymi lub warstwami orkiestracji.

Kluczowe cechy:

• Automatyczne dzielenie i indeksowanie przesłanych dokumentów i stron internetowych
• Vision Indexing (wykresy, diagramy i wizualne wyszukiwanie danych)
• Wizualny kreator agentów z pamięcią, warunkami i wyzwalaczami API
• Natywne integracje i analizy dla pełnej pętli sprzężenia zwrotnego

Ceny:

• Darmowy plan z kredytami AI opartymi na zużyciu
• Plus: 89 USD/miesiąc dodaje indeksowanie wizji, przekazywanie agentów na żywo i testowanie przepływu.
• Team: 495 USD/miesiąc ze współpracą, SSO i kontrolą dostępu

2. LlamaIndex

LlamaIndex to framework open-source stworzony specjalnie do indeksowania i wyszukiwania nieustrukturyzowanych danych za pomocą LLMs. Zaczęło się od GPT Index, a jego podstawą jest nadal przekształcanie surowych dokumentów w ustrukturyzowany kontekst, który można przeszukiwać.

Możesz zdefiniować, w jaki sposób dane są dzielone na fragmenty, osadzane, filtrowane i pobierane, niezależnie od tego, czy pochodzą z plików PDF, baz danych czy interfejsów API.

Z biegiem czasu LlamaIndex rozszerzył się o routing agentów i pamięć, ale jego siłą jest nadal budowanie niestandardowych potoków wokół nieustrukturyzowanej zawartości.

Jest to świetne rozwiązanie dla programistów, którzy chcą dopracować strukturę swojej warstwy wiedzy bez konieczności budowania każdego potoku od podstaw.

Kluczowe cechy:

• Ustrukturyzowane potoki indeksowania dla zawartości lokalnej i zdalnej
• Konfigurowalny chunking, osadzanie, metadane i wyszukiwanie
• Opcjonalny routing, narzędzia i pamięć w przypadku rozbudowy wykraczającej poza indeksowanie

Ceny:

• Darmowe i otwarte oprogramowanie
• Pro: 19 USD/miesiąc za korzystanie z hostingu i zarządzany dostęp do API
• Przedsiębiorstwo: Niestandardowe

3. LangChain

LangChain to framework do tworzenia aplikacji opartych LLM przy użyciu modułowych bloków konstrukcyjnych. Jest szeroko stosowany do łączenia narzędzi, dokumentów i logiki w działające czaty i środowiska agentów - a wyszukiwanie dokumentów jest jedną z części tego łańcucha.

Jego możliwości wyszukiwania są elastyczne i komponowalne. Można ładować dokumenty, generować osadzenia, przechowywać je w wektorowej bazie danych i pobierać odpowiednie fragmenty w czasie zapytania.

Działa dobrze, gdy budujesz coś niestandardowego, takiego jak hybrydowa warstwa wyszukiwania lub pamięć agenta, ale indeksowanie nie jest jego głównym celem.

Kluczowe cechy:

• Modułowy potok do ładowania, osadzania i pobierania dokumentów
• Obsługuje zaawansowane wyszukiwarki, rerankery i hybrydowe konfiguracje wyszukiwania.
• Działa ze wszystkimi głównymi wektorowymi bazami danych
• Łatwe połączenie z LlamaIndex lub zewnętrznymi zestawami narzędzi

Ceny:

• Darmowe i otwarte oprogramowanie
• LangSmith: 50 USD/miesiąc za obserwowalność i testowanie
• Przedsiębiorstwo: Niestandardowe

4. Szyszka

Pinecone to zarządzana wektorowa baza danych, która umożliwia szybkie i skalowalne wyszukiwanie semantyczne.

Jest często używany jako warstwa przechowywania i wyszukiwania w potokach RAG, w których osadzenia dokumentów są indeksowane i przeszukiwane w czasie wykonywania. Z tego powodu odgrywa również kluczową rolę w backendowych przepływach pracy wielu agencji AI.

Jest on przeznaczony dla środowisk produkcyjnych, z obsługą filtrowania, znaczników metadanych i izolacji przestrzeni nazw.

Jeśli budujesz bota, który musi przeszukiwać duże, zmieniające się zbiory danych z niskim opóźnieniem, Pinecone jest jednym z najbardziej niezawodnych wektorowych DB dostępnych na rynku.

Kluczowe cechy:

• W pełni zarządzana wektorowa baza danych z architekturą bezserwerową
• Obsługuje filtrowanie metadanych, przestrzenie nazw i skalowanie według indeksu
• Szybkie przybliżone wyszukiwanie najbliższych sąsiadów (ANN)
• Integruje się z większością modeli osadzania i struktur wyszukiwania
• Popularne w LLM i potokach agentów

Ceny:

• Darmowy plan z ograniczonym rozmiarem indeksu i obliczeniami
• Standard: W zależności od zużycia, od ~0,096 USD/godz.
• Przedsiębiorstwo: Niestandardowe

5. Weaviate

Weaviate to wektorowa baza danych o otwartym kodzie źródłowym z wbudowaną obsługą wyszukiwania semantycznego i hybrydowego.

W przeciwieństwie do Pinecone, może generować osadzenia wewnętrznie lub umożliwiać tworzenie własnych, a także zapewnia większą elastyczność, jeśli chcesz samodzielnie hostować lub dostosowywać.

Jest to solidna opcja dla zespołów, które chcą indeksować dokumenty i metadane razem, eksperymentować z modelami multimodalnymi lub uruchamiać wyszukiwanie semantyczne bez zarządzania dodatkowymi komponentami.

Kluczowe cechy:

• Wektorowa baza danych o otwartym kodzie źródłowym z interfejsami API REST i GraphQL
• Obsługa wyszukiwania hybrydowego (wektor + słowo kluczowe)
• Wbudowana generacja osadzania
• Elastyczny schemat z silną obsługą metadanych

Ceny:

• Open source i self-hosted: Darmowy
• Chmura: Od około 25 USD/miesiąc za instancje zarządzane

6. ElasticSearch

ElasticSearch to potężny silnik wyszukiwania i analizy o otwartym kodzie źródłowym, szeroko stosowany do wyszukiwania pełnotekstowego i analizy dzienników.

Może indeksować duże ilości danych opartych na dokumentach, dzięki czemu idealnie nadaje się do indeksowania dokumentów AI, które wymagają szybkich i skalowalnych możliwości wyszukiwania.

Chociaż ElasticSearch jest używany głównie do wyszukiwania, można go zintegrować z innymi narzędziami do wyszukiwania semantycznego, łącząc go z wektorowymi bazami danych i osadzeniami.

Kluczowe cechy:

• Wyszukiwanie pełnotekstowe i skalowalna analityka
• Indeksowanie i wyszukiwanie w czasie rzeczywistym
• Obsługuje zaawansowane języki zapytań, takie jak Elasticsearch Query DSL
• Integracja z wyszukiwaniem wektorowym w celu wyszukiwania semantycznego w połączeniu z innymi narzędziami
• Architektura rozproszona do skalowania poziomego
  
  

Ceny:

• Darmowe i otwarte oprogramowanie (self-hosted)
• Elastic Cloud: Od 16 USD/miesiąc za podstawową instancję w chmurze

Ustrukturyzuj swoje dokumenty dla AI już dziś

Indeksowanie dokumentów za pomocą sztucznej inteligencji zapewnia agentom rzeczywisty kontekst, nie tylko do odpowiadania na pytania, ale także do osiągania wyników w całej firmie.

Po ustrukturyzowaniu i zindeksowaniu treści można podłączyć tę wiedzę do przepływów pracy w celu zatwierdzania, wdrażania, wyszukiwania danych i przekierowywania zadań.

Botpress umożliwia podłączenie interfejsów API innych firm bezpośrednio do przepływu pracy i interakcję z nimi za pomocą jednego interfejsu.

Zacznij budować już dziś - to nic nie kosztuje.

Budowanie sztucznej inteligencji Chatbots

Utwórz niestandardową sztuczną inteligencję chatbots za darmo

Zacznij teraz

Karta kredytowa nie jest wymagana