- การจัดทำดัชนีเอกสาร AI เปลี่ยนไฟล์ที่ไม่มีโครงสร้างให้เป็นข้อมูลที่ค้นหาได้ LLMs -
- การจัดทำดัชนีเอกสาร AI ขับเคลื่อน RAG pipeline ด้วยการแบ่งส่วน ฝัง และจัดเก็บเนื้อหาในฐานข้อมูลเวกเตอร์
- ประโยชน์ ได้แก่ การค้นหาเชิงความหมาย คำตอบที่เป็นพื้นฐาน และการเรียกใช้เวิร์กโฟลว์อัตโนมัติ
- เครื่องมือเช่น Botpress , LlamaIndex และ Pinecone ทำให้การจัดทำดัชนีง่ายขึ้นและรวมเข้ากับระบบ AI
การจัดทำดัชนีเอกสาร AI เป็นรากฐานของระบบใดๆ ที่ใช้เนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้างในลักษณะที่มีความหมาย
ทีมส่วนใหญ่มีเอกสารมากมายที่ไม่เป็นระเบียบ ไม่ว่าจะเป็น PDF พอร์ทัลการต้อนรับพนักงานใหม่ ศูนย์ช่วยเหลือ และเอกสารภายในที่ไม่สามารถค้นหาหรือมีโครงสร้างที่ชัดเจนได้
ไม่ว่าคุณจะสร้าง แชทบอทสำหรับองค์กร หรือเครื่องมือค้นหาภายใน ส่วนที่ยากมักจะเหมือนกันเสมอ นั่นก็คือ การเชื่อมต่อเนื้อหาที่ถูกต้องกับสิ่งที่ AI ของคุณสร้างขึ้น
การจัดทำดัชนีเอกสารช่วยเชื่อมช่องว่างดังกล่าว โดยแปลงเนื้อหาดิบให้เป็นสิ่งที่โมเดล AI สามารถดึงข้อมูลและวิเคราะห์ได้ ซึ่งนั่นเป็นสิ่งที่ทำให้การจัดทำดัชนีเอกสารมีความจำเป็นต่อเวิร์กโฟลว์ AI สมัยใหม่
AI Document Indexing คืออะไร?
การจัดทำดัชนีเอกสาร AI เป็นกระบวนการจัดโครงสร้างไฟล์ที่ไม่เป็นระเบียบเพื่อให้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ ( LLMs ) สามารถดึงข้อมูลและใช้เนื้อหาของตนเมื่อสร้างการตอบกลับได้
เป็นวิธีที่ระบบ AI เข้าถึงข้อมูลจากเอกสารที่อาจถูกล็อกอยู่ในไฟล์ PDF พอร์ทัลภายใน หรือข้อความยาวๆ เป้าหมายไม่ใช่เพื่อจัดเก็บเนื้อหา แต่เพื่อให้เนื้อหานั้นสามารถใช้งานได้ภายในกระบวนการ AI
การสร้างดัชนีถือเป็นหัวใจสำคัญของ การสร้างข้อมูลเสริมด้วยการเรียกค้น (RAG) โดยที่โมเดลจะดึงบริบทที่เกี่ยวข้องจากแหล่งภายนอกมาสนับสนุนคำตอบ นั่นหมายความว่าความแม่นยำของ AI ของคุณมักขึ้นอยู่กับว่าเนื้อหาของคุณได้รับการจัดทำดัชนีได้ดีเพียงใด
คุณจะเห็นการจัดทำดัชนีเอกสารปรากฏในทุกสิ่งตั้งแต่เครื่องมือความรู้ภายในไปจนถึงการสนทนาขององค์กร การดึงข้อมูลอัตโนมัติ และการวิเคราะห์เอกสาร AI
การจัดทำดัชนีเอกสาร AI: แนวคิดหลัก
กรณีการใช้งานหลักสำหรับการสร้างดัชนีเอกสารด้วย AI
การแบ่งเอกสารออกเป็นส่วนๆ ที่สามารถใช้งานได้
การจัดทำดัชนีเอกสาร AI จะแบ่งไฟล์ขนาดใหญ่ที่ไม่สอดคล้องกันออกเป็นส่วนที่มีโครงสร้างซึ่งระบบ AI สามารถเรียกค้นได้โดยอิสระ
วิธีนี้ช่วยให้ตัวแทนสามารถเน้นไปที่ส่วนที่เกี่ยวข้องได้โดยไม่ต้องสแกนผ่านเนื้อหาที่ไม่เกี่ยวข้องหรือซ้ำกัน
การเปิดใช้งานการค้นหาเอกสารโดยคำนึงถึงเจตนา
การจัดทำดัชนี AI ช่วยให้สามารถค้นหาตามความหมาย ไม่ใช่เพียงการค้นหาตามสำนวนที่ตรงกันเท่านั้น
แม้ว่าคำค้นหาของผู้ใช้จะไม่ตรงกับภาษาที่ใช้ในเอกสาร ระบบจะดึงส่วนที่เกี่ยวข้องที่สุดโดยอิงจากความคล้ายคลึงทางความหมาย
ตัวอย่างเช่น บางคนอาจค้นหาคำว่า “ยกเลิกการสมัครสมาชิก” ในขณะที่เอกสารระบุว่า “วิธียุติการเรียกเก็บเงินซ้ำ” การค้นหาแบบเดิมจะไม่พบข้อมูลที่ตรงกัน แต่ระบบ AI ที่ใช้การจัดทำดัชนีความหมายจะค้นหาข้อมูลได้อย่างถูกต้อง

การตอบสนองของโมเดลพื้นฐานในข้อมูลจริง
เมื่อเอกสารได้รับการจัดทำดัชนี LLMs ค้นหาคำตอบจากเนื้อหาต้นทางที่แท้จริงแทนที่จะ จินตนาการถึง คำตอบจากความรู้ภายในของตนเอง
การตอบสนองและการดำเนินการยังคงสอดคล้องกับนโยบาย เอกสาร และตรรกะทางธุรกิจของคุณ ดังนั้นระบบจึงสะท้อนถึงวิธีการทำงานของสิ่งต่างๆ
การกระตุ้นการไหลจากเนื้อหาที่สร้างดัชนี
เวิร์กโฟลว์ส่วนใหญ่จะล้มเหลวเมื่อเอาท์พุตของ AI ต้องสื่อสารกับระบบที่ยืดหยุ่น แต่หากมีการสร้างดัชนีเนื้อหาด้วยโครงสร้าง ตัวแทนสามารถดึงทริกเกอร์ กำหนดเส้นทางไปยัง API ที่ถูกต้อง และปิดลูปได้ โดยไม่มีชุดกฎที่เปราะบาง
เนื้อหาที่สร้างดัชนีจะรักษาบริบทและความตั้งใจทั่วทั้งระบบ ทำให้การดำเนินการต่างๆ สามารถเคลื่อนไปมาระหว่างแพลตฟอร์มได้อย่างชัดเจน
ตัวอย่างเช่น ตัวแทน AI สามารถดึงเงื่อนไขการยกเลิกจากเอกสารนโยบาย บันทึกคำขอใน HubSpot และอัปเดตบันทึกที่แชร์ใน Google Drive ได้โดยไม่ต้องรอการดำเนินการด้วยตนเอง
.webp)
การจัดทำดัชนีเอกสารด้วย AI ทำงานอย่างไร
การจัดทำดัชนีเอกสาร AI ดำเนินไปตามขั้นตอนที่ตรงไปตรงมา โดยแต่ละขั้นตอนจะแปลงเนื้อหาดิบให้เป็นรูปแบบที่โมเดลภาษาสามารถค้นหาและทำความเข้าใจได้
.webp)
ขั้นตอนที่ 1: แยกข้อความที่ใช้งานได้จากไฟล์ดิบ
ขั้นตอนแรกคือการวิเคราะห์ข้อมูล — แปลงไฟล์ดิบ เช่น PDF เว็บเพจ และการสแกนเป็นข้อความที่ชัดเจนและอ่านง่าย ขั้นตอนนี้อาจดูง่าย แต่บ่อยครั้งที่ขั้นตอนนี้มักเกิดข้อผิดพลาดบ่อยที่สุด
เอกสารในโลกแห่งความเป็นจริงเต็มไปด้วยโครงสร้างที่ไม่ชัดเจนซึ่งจำเป็นต้องลบออก:
- ส่วนหัวและส่วนท้ายที่ซ้ำกันซึ่งปรากฏบนทุกหน้า
- คำปฏิเสธทางกฎหมาย หมายเลขหน้า และลายน้ำที่ขัดขวางการอ่าน
- เมนูการนำทาง HTML เชิงอรรถหรือโฆษณาในเนื้อหาเว็บที่ส่งออก
- ข้อผิดพลาด OCR จากเอกสารที่สแกน เช่น ตัวอักษรที่หายไปหรือบรรทัดที่รวมกัน
- PDF ที่มีการแท็กไม่ดี มีการแบ่งย่อหน้าหรือมีลำดับการอ่านที่ไม่ถูกต้อง
เป้าหมายคือการลบเนื้อหาที่ไม่มีความหมายทั้งหมดและรักษาโครงสร้างเดิมไว้ หากขั้นตอนนี้ผิดพลาด กระบวนการสร้างดัชนีที่เหลือจะไม่น่าเชื่อถือ
ขั้นตอนที่ 2: แบ่งเนื้อหาออกเป็นส่วนๆ ที่มีความหมาย
หลังจากวิเคราะห์แล้ว ข้อความที่ทำความสะอาดแล้วจะถูกแบ่งออกเป็นส่วนย่อยๆ หรือ "ชิ้นส่วน" เพื่อรักษาความหมายและบริบทเอาไว้ ชิ้นส่วนมักจะถูกสร้างขึ้นโดยอิงตาม:
- ย่อหน้า ถ้ามันสมบูรณ์ทางความหมาย
- หัวข้อหรือหัวข้อย่อย ซึ่งมักจะกำหนดหัวข้อย่อยของตัวเอง
- ขีดจำกัดโทเค็น เพื่อให้พอดีกับหน้าต่างบริบทของโมเดลของคุณ (โดยทั่วไปคือ ~500 – 1,000 โทเค็น)
แต่เอกสารจริงไม่ได้ทำให้เรื่องนี้ง่ายเสมอไป การแบ่งส่วนข้อมูลจะผิดพลาดเมื่อ:
- เนื้อหาถูกแบ่งออกระหว่างความคิด (เช่น การแยกกฎออกจากเงื่อนไข)
- รายการหรือตารางถูกแบ่งออกเป็นส่วนๆ
- ความคิดที่ไม่เกี่ยวข้องกันหลายๆ อย่างถูกบังคับให้รวมกันเป็นชิ้นเดียว
ส่วนที่ดีนั้นดูเหมือนคำตอบหรือแนวคิดที่เป็นอิสระ ส่วนส่วนที่ไม่ดีนั้นจะทำให้คุณต้องเลื่อนขึ้นและลงเพื่อทำความเข้าใจว่าส่วนนั้นกำลังพูดถึงอะไร
ขั้นตอนที่ 3: แปลงชิ้นส่วนแต่ละชิ้นให้เป็นส่วนที่ฝังไว้
ชิ้นส่วนแต่ละชิ้นจะถูกส่งผ่านโมเดลการฝังตัวเพื่อสร้างเวกเตอร์ ซึ่งเป็นการแสดงความหมายในเชิงตัวเลข เวกเตอร์นี้จะกลายเป็นกุญแจสำคัญในการค้นหาชิ้นส่วนในภายหลังโดยใช้การค้นหาเชิงความหมาย
ระบบบางระบบยังแนบข้อมูลเมตาให้กับแต่ละส่วนด้วย ซึ่งอาจรวมถึงชื่อเอกสาร ชื่อส่วน หรือหมวดหมู่ ซึ่งมีประโยชน์ในการกรองหรือจัดระเบียบผลลัพธ์ในภายหลัง
ขั้นตอนนี้จะเปลี่ยนเนื้อหาให้เป็นสิ่งที่โมเดลสามารถใช้งานได้: หน่วยที่สามารถค้นหาได้ซึ่งมีทั้งความหมายและความสามารถในการตรวจสอบย้อนกลับ
ขั้นตอนที่ 4: เก็บข้อมูลการฝังไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์
เวกเตอร์ที่สร้างขึ้นจะถูกเก็บไว้ใน ฐานข้อมูลเวกเตอร์ ซึ่งเป็นระบบที่ได้รับการออกแบบสำหรับการค้นหาอย่างรวดเร็วตามความหมายในชุดเนื้อหาขนาดใหญ่
วิธีนี้ช่วยให้โมเดลภาษาสามารถเรียกค้นเนื้อหาที่เกี่ยวข้องได้ตามต้องการ โดยยึดข้อมูลจริงเป็นพื้นฐานในการตอบกลับ
6 เครื่องมือยอดนิยมสำหรับการจัดทำดัชนีเอกสารด้วย AI
เมื่อคุณเข้าใจวิธีการทำงานของการจัดทำดัชนีเอกสารแล้ว คำถามต่อไปก็คือ มีเครื่องมือใดที่ทำให้สิ่งนี้เป็นไปได้ ระบบส่วนใหญ่ไม่จัดการกระบวนการทั้งหมดด้วยตัวเอง แต่จะเน้นที่ส่วนใดส่วนหนึ่งและคาดหวังให้คุณเชื่อมโยงส่วนที่เหลือเข้าด้วยกัน
เครื่องมือที่มีประโยชน์ที่สุดไม่ใช่แค่การจัดทำดัชนีเพียงอย่างเดียว แต่ยังช่วยให้เนื้อหาที่สร้างดัชนีนั้นสามารถใช้งานได้ในแอปพลิเคชันจริง เช่น แชทบอทหรือ ตัวแทน AI
1. Botpress
.webp)
Botpress เป็นแพลตฟอร์มภาพสำหรับสร้างตัวแทน AI ที่สามารถเข้าใจ ให้เหตุผล และดำเนินการได้ผ่านช่องทางการปรับใช้ต่างๆ
ได้รับการออกแบบมาสำหรับทีมที่ต้องการใช้งาน AI เชิงสนทนา อย่างรวดเร็วโดยไม่ต้องเขียนตรรกะแบ็กเอนด์ขึ้นมาใหม่ตั้งแต่ต้น
การจัดทำดัชนีเอกสารเป็นความสามารถในตัว คุณสามารถอัปโหลดไฟล์ URL หรือเนื้อหาที่มีโครงสร้างลงในฐานความรู้ และ Botpress จัดการการวิเคราะห์ การแบ่งส่วน และการฝังโดยอัตโนมัติ
เนื้อหานั้นจะถูกนำไปใช้ในการสนทนาสดเพื่อสร้างพื้นฐาน LLM - ตอบสนองด้วยพลัง
ถือเป็นตัวเลือกที่แข็งแกร่งหากคุณต้องการการจัดทำดัชนีและการดำเนินการตัวแทนในระบบที่มีการบูรณาการอย่างแน่นแฟ้นโดยไม่ต้องจัดการที่จัดเก็บเวกเตอร์หรือเลเยอร์การประสานงานที่แยกต่างหาก
ฟีเจอร์หลัก:
- การแบ่งกลุ่มและการสร้างดัชนีเอกสารที่อัพโหลดและเว็บไซต์โดยอัตโนมัติ
- การจัดทำดัชนีวิสัยทัศน์ (แผนภูมิ ไดอะแกรม และการดึงข้อมูลภาพ)
- เครื่องสร้างตัวแทนภาพพร้อมหน่วยความจำ เงื่อนไข และทริกเกอร์ API
- การบูรณาการและการวิเคราะห์ดั้งเดิมสำหรับวงจรข้อเสนอแนะแบบเต็มรูปแบบ
ราคา:
- แผนฟรีพร้อมเครดิต AI ตามการใช้งาน
- Plus :$89/เดือน เพิ่มการจัดทำดัชนีภาพ การส่งต่อตัวแทนสด และการทดสอบการไหล
- ทีม: $495/เดือน พร้อมการทำงานร่วมกัน SSO และการควบคุมการเข้าถึง
2. ลามะอินเด็กซ์
.webp)
LlamaIndex เป็นกรอบงานโอเพ่นซอร์สที่สร้างขึ้นโดยเฉพาะสำหรับการสร้างดัชนีและดึงข้อมูลที่ไม่มีโครงสร้างด้วย LLMs . มันเริ่มต้นจาก GPT ดัชนี และรากฐานยังคงสร้างขึ้นจากการแปลงเอกสารดิบให้เป็นบริบทที่มีโครงสร้างและสามารถสอบถามได้
คุณสามารถกำหนดวิธีแบ่งข้อมูล ฝังข้อมูล กรองข้อมูล หรือดึงข้อมูลได้ ไม่ว่าข้อมูลนั้นจะมาจาก PDF, ฐานข้อมูลหรือ API ก็ตาม
เมื่อเวลาผ่านไป LlamaIndex ได้ขยายตัวเพื่อรวมถึงการกำหนดเส้นทางของตัวแทนและหน่วยความจำ แต่จุดแข็งของมันยังคงอยู่ที่การสร้างไปป์ไลน์แบบกำหนดเองโดยรอบเนื้อหาที่ไม่มีโครงสร้าง
เหมาะสำหรับนักพัฒนาที่ต้องการปรับแต่งโครงสร้างของเลเยอร์ความรู้โดยไม่ต้องสร้างไปป์ไลน์ทั้งหมดตั้งแต่เริ่มต้น
ฟีเจอร์หลัก:
- ท่อการจัดทำดัชนีที่มีโครงสร้างสำหรับเนื้อหาในพื้นที่และระยะไกล
- การแบ่งส่วน การฝังข้อมูล เมตาดาต้า และตัวดึงข้อมูลที่สามารถกำหนดค่าได้
- การกำหนดเส้นทาง เครื่องมือ และหน่วยความจำเสริมหากสร้างเกินขอบเขตการจัดทำดัชนี
ราคา:
- ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
- ข้อดี: 19 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือนสำหรับการใช้งานแบบโฮสต์และการเข้าถึง API ที่ได้รับการจัดการ
- องค์กร: กำหนดเอง
3. ลังเชน

LangChain เป็นกรอบงานสำหรับการสร้าง LLM แอปพลิเคชันที่ขับเคลื่อนด้วยบล็อกอาคารแบบโมดูลาร์ มีการใช้กันอย่างแพร่หลายในการเชื่อมโยงเครื่องมือ เอกสาร และตรรกะเข้ากับประสบการณ์การใช้งานแชทและตัวแทน และการดึงเอกสารก็เป็นส่วนหนึ่งของห่วงโซ่นั้น
ความสามารถในการเรียกค้นข้อมูลมีความยืดหยุ่นและสามารถจัดองค์ประกอบได้ คุณสามารถโหลดเอกสาร สร้างไฟล์ที่ฝังไว้ จัดเก็บไว้ในฐานข้อมูลเวกเตอร์ และเรียกค้นชิ้นส่วนที่เกี่ยวข้องในเวลาค้นหา
มันทำงานได้ดีเมื่อคุณกำลังสร้างบางอย่างที่กำหนดเอง เช่น เลเยอร์การค้นหาไฮบริดหรือหน่วยความจำตัวแทน แต่การสร้างดัชนีไม่ใช่โฟกัสหลัก
ฟีเจอร์หลัก:
- ท่อโมดูลาร์สำหรับการโหลด การฝัง และการดึงเอกสาร
- รองรับการค้นหาขั้นสูง การจัดอันดับใหม่ และการตั้งค่าการค้นหาแบบไฮบริด
- ใช้งานได้กับฐานข้อมูลเวกเตอร์หลักทั้งหมด
- ง่ายต่อการรวมกับ LlamaIndex หรือชุดเครื่องมือภายนอก
ราคา:
- ฟรีและโอเพ่นซอร์ส
- LangSmith: 50 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือนสำหรับการสังเกตการณ์และการทดสอบ
- องค์กร: กำหนดเอง
4. ลูกสน
.webp)
Pinecone คือฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ได้รับการบริหารจัดการซึ่งสนับสนุนการค้นหาเชิงความหมายที่รวดเร็วและปรับขนาดได้
มักใช้เป็นชั้นจัดเก็บและเรียกค้นในไปป์ไลน์ RAG โดยที่การฝังเอกสารจะถูกจัดทำดัชนีและสอบถามในระหว่างรันไทม์ ด้วยเหตุนี้ จึงมีบทบาทสำคัญในเวิร์กโฟลว์แบ็กเอนด์ของ หน่วยงาน AI หลายแห่งด้วย
สร้างขึ้นสำหรับสภาพแวดล้อมการผลิต โดยมีการรองรับการกรอง แท็กเมตาข้อมูล และการแยกเนมสเปซ
หากคุณกำลังสร้างบอทที่ต้องค้นหาในชุดข้อมูลขนาดใหญ่ที่มีการเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาโดยมีเวลาแฝงต่ำ Pinecone เป็นหนึ่งในฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่เชื่อถือได้มากที่สุดที่มีอยู่
ฟีเจอร์หลัก:
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์ที่ได้รับการจัดการอย่างสมบูรณ์พร้อมสถาปัตยกรรมไร้เซิร์ฟเวอร์
- รองรับการกรองข้อมูลเมตา เนมสเปซ และการปรับขนาดตามดัชนี
- การค้นหาเพื่อนบ้านที่ใกล้ที่สุดโดยประมาณอย่างรวดเร็ว (ANN)
- รวมเข้ากับโมเดลฝังตัวและกรอบการทำงานการเรียกค้นส่วนใหญ่
- ได้รับความนิยมใน LLM และท่อตัวแทน
ราคา:
- แผนฟรีพร้อมขนาดดัชนีและการคำนวณที่จำกัด
- มาตรฐาน: ตามการใช้งานเริ่มต้นที่ ~$0.096/ชั่วโมง
- องค์กร: กำหนดเอง
5. ทอผ้า

Weaviate คือฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สที่มีการสนับสนุนในตัวสำหรับการค้นหาเชิงความหมายและการค้นหาแบบไฮบริด
ต่างจาก Pinecone มันสามารถสร้างการฝังภายในได้ หรือให้คุณนำการฝังของตัวเองมาใช้ได้ และให้ความยืดหยุ่นมากกว่าหากคุณต้องการโฮสต์ด้วยตัวเองหรือปรับแต่งเอง
เป็นตัวเลือกที่มั่นคงสำหรับทีมที่ต้องการจัดทำดัชนีเอกสารและข้อมูลเมตาพร้อมกัน ทดลองใช้งานโมเดลมัลติโหมด หรือการค้นหาเชิงความหมายโดยไม่ต้องจัดการส่วนประกอบเพิ่มเติม
ฟีเจอร์หลัก:
- ฐานข้อมูลเวกเตอร์โอเพ่นซอร์สพร้อม REST และ GraphQL API
- รองรับการค้นหาแบบไฮบริด (เวกเตอร์ + คีย์เวิร์ด)
- การสร้างการฝังในตัว
- การออกแบบโครงร่างที่ยืดหยุ่นพร้อมการรองรับเมตาข้อมูลที่แข็งแกร่ง
ราคา:
- โอเพ่นซอร์สและโฮสต์ด้วยตนเอง: ฟรี
- คลาวด์: เริ่มต้นที่ประมาณ 25 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือนสำหรับอินสแตนซ์ที่ได้รับการจัดการ
6. การค้นหาแบบยืดหยุ่น

ElasticSearch คือเครื่องมือค้นหาและวิเคราะห์แบบโอเพ่นซอร์สอันทรงพลังที่ใช้กันอย่างแพร่หลายสำหรับการค้นหาข้อความแบบเต็มและการวิเคราะห์บันทึก
สามารถสร้างดัชนีข้อมูลเอกสารจำนวนมากได้ ทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับเวิร์กโฟลว์การสร้างดัชนีเอกสาร AI ที่ต้องการความสามารถในการค้นหาที่รวดเร็วและปรับขนาดได้
แม้ว่าจะใช้เป็นหลักสำหรับการค้นหา แต่ ElasticSearch ก็สามารถรวมเข้ากับเครื่องมืออื่นๆ สำหรับการค้นหาเชิงความหมายได้ โดยรวมเข้ากับฐานข้อมูลเวกเตอร์และการฝังตัว
ฟีเจอร์หลัก:
- การค้นหาข้อความแบบเต็มและการวิเคราะห์ที่ปรับขนาดได้
- การจัดทำดัชนีและการดึงข้อมูลแบบเรียลไทม์
- รองรับภาษาสอบถามขั้นสูงเช่น Elasticsearch Query DSL
- บูรณาการกับการค้นหาเวกเตอร์สำหรับการค้นหาเชิงความหมายเมื่อรวมกับเครื่องมืออื่น
- สถาปัตยกรรมแบบกระจายสำหรับการปรับขนาดแนวนอน
ราคา:
- ฟรีและโอเพ่นซอร์ส (โฮสต์ด้วยตนเอง)
- Elastic Cloud: เริ่มต้นที่ 16 เหรียญสหรัฐฯ ต่อเดือนสำหรับอินสแตนซ์คลาวด์พื้นฐาน
จัดโครงสร้างเอกสารของคุณสำหรับ AI วันนี้
การจัดทำดัชนีเอกสาร AI ช่วยให้ตัวแทนของคุณได้รับบริบทที่แท้จริง ไม่ใช่แค่เพื่อตอบคำถาม แต่ยังเพื่อขับเคลื่อนผลลัพธ์ทั่วทั้งธุรกิจของคุณอีกด้วย
เมื่อเนื้อหาของคุณมีโครงสร้างและสร้างดัชนีแล้ว คุณสามารถนำความรู้ดังกล่าวไปใช้ในเวิร์กโฟลว์สำหรับการอนุมัติ การต้อนรับ การค้นหาข้อมูล และการกำหนดเส้นทางงานได้
กับ Botpress คุณสามารถเชื่อมต่อ API ของบุคคลที่สามเข้ากับเวิร์กโฟลว์ของคุณโดยตรงและโต้ตอบกับพวกเขาจากอินเทอร์เฟซเดียวได้
เริ่มสร้างวันนี้ — ฟรี
คำถามที่พบบ่อย
ฉันจะรู้ได้อย่างไรว่าธุรกิจของฉันจำเป็นต้องใช้การจัดทำดัชนีเอกสารด้วย AI หรือไม่
ธุรกิจของคุณอาจจำเป็นต้องมีการจัดทำดัชนีเอกสารด้วย AI หากคุณมีเอกสารที่ไม่มีโครงสร้างจำนวนมาก เช่น PDF หรือบทความช่วยเหลือ ซึ่งพนักงานหรือลูกค้าประสบปัญหาในการค้นหา และคุณต้องการให้ระบบ AI มอบคำตอบที่แม่นยำและเชื่อถือได้โดยอิงจากเนื้อหาของคุณเอง แทนที่จะใช้ข้อมูลเว็บทั่วไป
การสร้างดัชนีเอกสาร AI มีประโยชน์เฉพาะกับแชทบอทเท่านั้นหรือไม่หรือมีแอปพลิเคชันอื่นหรือไม่
การจัดทำดัชนีเอกสาร AI ไม่ได้มีไว้สำหรับแชทบอทเท่านั้น แต่ยังช่วยขับเคลื่อนเครื่องมือค้นหาความหมาย ฐานความรู้ภายใน เครื่องมือสรุปเอกสาร ระบบตรวจสอบการปฏิบัติตามข้อกำหนด และเวิร์กโฟลว์อัตโนมัติที่ต้องอาศัยการดึงข้อมูลเชิงลึกที่มีโครงสร้างจากไฟล์ที่ซับซ้อนอีกด้วย
ทีมเล็กๆ ที่ไม่มีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำการจัดทำดัชนีเอกสาร AI มาใช้ได้หรือไม่
ทีมขนาดเล็กที่ไม่มีนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลสามารถนำการจัดทำดัชนีเอกสาร AI มาใช้เนื่องจากเครื่องมือสมัยใหม่เช่น Botpress นำเสนอการตั้งค่าแบบไม่ต้องใช้โค้ดที่จัดการการแยกวิเคราะห์ การแบ่งส่วน และการฝังข้อมูลโดยอัตโนมัติ ช่วยให้ผู้ใช้ที่ไม่เชี่ยวชาญด้านเทคนิคสามารถสร้างระบบความรู้ที่สามารถค้นหาได้
การนำเครื่องมือจัดทำดัชนีเอกสาร AI มาใช้มีค่าใช้จ่ายเท่าไร?
การนำการจัดทำดัชนีเอกสาร AI ไปใช้อาจมีค่าใช้จ่ายตั้งแต่ฟรีสำหรับกรอบงานโอเพนซอร์สหรือเครื่องมือขนาดเล็กไปจนถึงหลายร้อยหรือหลายพัน dollars ต่อเดือนสำหรับโซลูชันองค์กรที่ได้รับการจัดการ ขึ้นอยู่กับปริมาณข้อมูลที่คุณต้องจัดทำดัชนี และว่าคุณต้องการฟีเจอร์ขั้นสูง เช่น การค้นหาแบบไฮบริดหรือการปฏิบัติตามข้อกำหนดด้านความปลอดภัยขั้นสูงหรือไม่
ฉันต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคมากเพียงใดในการตั้งค่าขั้นตอนการจัดทำดัชนีเอกสาร AI
คุณจะต้องมีความเชี่ยวชาญด้านเทคนิคเพียงเล็กน้อยหากคุณใช้แพลตฟอร์มแบบไม่ต้องเขียนโค้ดที่จัดการการแยกวิเคราะห์ การแบ่งส่วนข้อมูล และการจัดเก็บเวกเตอร์ให้กับคุณ แต่การตั้งค่าไปป์ไลน์การจัดทำดัชนีเอกสาร AI ที่กำหนดเองโดยสมบูรณ์ด้วยเครื่องมือเช่น LangChain หรือ Weaviate โดยทั่วไปต้องมีความรู้ด้านการเขียนโปรแกรม API และการประมวลผลข้อมูลเพื่อปรับแต่งตรรกะการแบ่งส่วนข้อมูลและจัดการฐานข้อมูลเวกเตอร์