- AI 文件索引將非結構化檔案轉化成LLMs 的可搜尋資料。
- AI 文件索引可將內容分塊、嵌入並儲存在向量資料庫中,為 RAG 管道提供動力。
- 其優點包括語意搜尋、基礎答案以及觸發自動化工作流程。
- Botpress、LlamaIndex 和 Pinecone 等工具可簡化索引,並整合至 AI 系統。
AI 文件索引是任何以有意義的方式使用非結構化內容的系統的基礎。
大多數團隊都有一堆雜亂無章的格式 - PDF、入門門戶口、幫助中心,以及無法搜尋或結構化的內部文件。
無論是建立企業聊天機器人或內部搜尋工具,困難的部分始終相同:將正確的內容與您的 AI 所產生的內容相連結。
文件索引可以縮小這個差距。它將原始內容轉換成 AI 模型可以擷取和推理的內容。這就是它對現代 AI 工作流程的重要性。
什麼是 AI 文件索引?
AI 文件索引是將未組織的檔案結構化,以便大型語言模型LLMs) 在產生回應時可擷取和使用其內容的過程。
這是 AI 系統從文件中存取資訊的方式,否則這些資訊可能會被鎖定在 PDF、內部門戶或長篇文字中。我們的目標不是儲存內容,而是讓內容在人工智能管道中可用。
索引是檢索擴充生成(RAG) 的核心,模型會從外部來源取得相關的上下文,以支援其答案。這表示您的人工智慧的準確性往往取決於您的內容索引的好壞。
您會看到文件索引出現在從內部知識工具到企業聊天、自動資料擷取和 AI 文件分析等各方面。
AI 文件索引:關鍵概念
AI 文件索引的頂尖使用案例
將文件分割成可用的區塊
AI 文件索引將大型、不一致的檔案分割成 AI 系統可獨立擷取的結構化部分。
這可讓代理商專注於相關部分,而無需掃描不相關或重複的內容。
啟用意圖感知的文件搜尋
AI 索引可讓您依意義進行搜尋,而不僅僅是精確的措辭。
即使使用者的查詢不符合文件中使用的語言,系統也會根據語意相似性擷取最相關的部分。
舉例來說,有人可能會搜尋「取消我的訂閱」,但文件上卻寫著「如何結束定期帳單」。傳統的搜尋會錯過這個匹配,但使用語意索引的 AI 系統卻能正確檢索。

從索引內容觸發流量
當人工智能的輸出必須與僵化的系統對話時,大多數的工作流程都會斷裂。但如果內容是有結構的索引,代理就可以擷取觸發因子,將其路由到正確的 API,然後結束迴圈,而不需要脆性的規則集。
索引內容可保留跨系統的上下文和意圖,因此可在平台之間乾淨地移動操作。
例如,人工智能代理可以從保單文件中提取取消條件,在 HubSpot 中記錄請求,並更新 Google Drive 中的共用記錄,而無需等待人工干預。
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AI 文件索引如何運作
AI 文件索引遵循一個直接的管道。每個步驟都會將原始內容轉換成語言模型可以搜尋和理解的形式。
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步驟 1:從原始檔案中萃取可用的文字
第一步是解析 - 將 PDF、網頁和掃描等原始格式轉換為乾淨、可讀的文字。這聽起來很簡單,但往往是流程中最容易出錯的部分。
真實世界中的文件充滿了需要剔除的結構噪音:
- 每頁都會出現重複的頁首和頁尾
- 法律免責聲明、頁碼和會中斷閱讀流程的水印
- 匯出網頁內容中的 HTML 導覽選單、腳註或廣告
- 掃描文件的 OCR 錯誤,例如遺失字母或合併行
- 標籤不良的 PDF,段落被分割或閱讀順序被打破
目標是移除所有無意義的內容,並保留存在的結構。如果這一步出錯,其餘的索引程序就會變得不可靠。
步驟 2:將內容分成有意義的小塊
解析之後,清理後的文字會被分割成較小的區塊 - 或稱為 "chunks",以保留其意義和上下文。通常會根據以下條件建立區塊:
- 段落,如果語義完整的話
- 標題或章節標題,通常會定義獨立的主題
- 代幣限制,以符合您模型的上下文視窗 (通常 ~500 - 1000 代幣)
但真實的文件並不總是這麼容易。在下列情況下,分塊會出錯:
- 內容在思考中途被分割(例如,將規則與條件分開)
- 清單或表格被分割成片段
- 將多個毫無關聯的想法強塞入一個單一的大塊中
好的一大塊感覺就像是一個獨立的答案或想法。不好的一大段則會讓您上下捲動來了解它在說什麼。
步驟 3:將每個片段轉換成嵌入式
每個資料塊都會經過一個嵌入模型,以建立一個向量 - 表示其意義的數字。此向量將成為稍後使用語意搜尋尋找該資料塊的關鍵。
有些系統也會為每個區塊附加元資料。這可能包括文件標題、章節名稱或類別 - 對於稍後篩選或組織結果非常有用。
此步驟將內容轉換成模型可以使用的東西:一個可搜尋的單元,同時具有意義和可追溯性。
AI 文件索引的 6 大工具
一旦您瞭解文件索引的運作方式,下一個問題就是:什麼工具可以讓它成為可能?大多數系統都無法自行處理整個管道 - 他們只專注於其中一部分,並期望您將其他部分拼接在一起。
最有用的工具不只是編制索引,還能讓編制索引的內容在實際應用程式中可用,例如聊天機器人或AI 代理。
1. Botpress
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Botpress 是一個可視化平台,用來建立人工智慧代理程式,這些代理程式可以理解、推理,並在各種部署管道上採取行動。
它專為想要快速部署會話式 AI的團隊而設計,無須從頭開始撰寫後端邏輯。
文件索引是一項內置功能。您可以將檔案、URL 或結構化內容上傳至知識庫,Botpress 會自動處理解析、分塊和嵌入。
這些內容會在即時對話中使用,以產生有根據、LLM回應。
如果您希望在一個緊密整合的系統中進行索引和代理執行,而不需要管理獨立的向量儲存或協調層,它就是您的最佳選擇。
主要特點:
- 自動為上傳的文件和網站建立分塊和索引
- 視覺索引(圖表、圖示和視覺資料檢索)
- 具備記憶體、條件和 API 觸發器的可視化代理建置程式
- 原生整合與分析,提供完整的回饋迴圈
定價:
- 免費計劃,提供以使用量為基礎的 AI 點數
- Plus:89 美元/月可增加視覺索引、即時代理交接和流量測試功能
- 團隊:495 美元/月,具備協作、SSO 和存取控制功能
2.LlamaIndex
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LlamaIndex 是一個開放原始碼架構,專門為使用LLMs 索引和擷取非結構化資料而建立。它的前身是GPT 索引,其基礎仍是圍繞著將原始文件轉換為結構化、可查詢的上下文而建立。
無論資料是來自 PDF、資料庫或 API,您都可以定義資料的分塊、內嵌、過濾及擷取方式。
隨著時間的推移,LlamaIndex 已經擴展到代理路由和記憶體,但其優勢仍然在於圍繞非結構化內容建立自訂管道。
它非常適合想要微調知識層結構的開發人員,而無需從頭開始建立每個管道。
主要特點:
- 本地和遠端內容的結構化索引管道
- 可設定的分塊、嵌入、元資料和檢索器
- 如果建立索引以外的功能,可選擇路由、工具和記憶體
定價:
- 免費與開放原始碼
- 專業版:每月 19 美元,用於託管使用和管理 API 存取
- 企業:自訂
3.LangChain

LangChain 是一個使用模組化建置區塊來建立LLM 應用程式的框架。它被廣泛用於將工具、文件和邏輯鏈結成工作聊天和代理體驗,而文件擷取就是其中的一部分。
它的檢索功能非常靈活且可組合。您可以載入文件、產生嵌入、儲存在向量資料庫,並在查詢時擷取相關的區塊。
當您建立一些自訂的東西時,例如混合搜尋層或代理程式記憶體,它就會運作良好,但編制索引並不是它的主要重點。
主要特點:
- 用於載入、嵌入和檢索文件的模組化管道
- 支援進階檢索器、reerankers 及混合搜尋設定
- 可與所有主要向量 DB 搭配使用
- 易於與 LlamaIndex 或外部工具組結合
定價:
- 免費與開放原始碼
- LangSmith: $50/月,用於可觀察性和測試
- 企業:自訂
4.松果
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Pinecone 是一個受管理的向量資料庫,可支援快速、可擴充的語意搜尋。
它常被用作 RAG 管道中的儲存和檢索層,在運行時對文件嵌入進行索引和查詢。正因如此,它也在許多人工智慧機構的後端工作流程中扮演核心角色。
它專為生產環境打造,支援過濾、元資料標籤和命名空間隔離。
如果您正在建置的機器人需要以低延遲的方式在大型、多變的資料集中進行搜尋,Pinecone 是目前最可靠的向量資料庫之一。
主要特點:
- 採用無伺服器架構的完全管理向量資料庫
- 支援元資料篩選、命名空間及依索引縮放的功能
- 快速近似近鄰 (ANN) 搜尋
- 與大多數嵌入模型和檢索框架整合
- 受LLM 和代理管道歡迎
定價:
- 索引大小和計算有限的免費計劃
- 標準:以使用量為基礎,起價 ~$0.096/hour
- 企業:自訂
5.Weaviate

Weaviate 是一個開放原始碼向量資料庫,內建語意搜尋與混合搜尋支援。
與 Pinecone 不同的是,它可以在內部產生嵌入式內容,也可以讓您自備嵌入式內容,如果您想要自行託管或客製化,它也能提供您更多彈性。
對於想要一起為文件和元資料編制索引、嘗試多模態模型或執行語意搜尋而不需要管理額外元件的團隊來說,這是一個可靠的選擇。
主要特點:
- 具備 REST 和 GraphQL API 的開放原始碼向量資料庫
- 支援混合搜尋 (向量 + 關鍵字)
- 內建嵌入式世代
- 具有強大元資料支援的彈性模式設計
定價:
- 開放原始碼並自行託管:免費
- 雲端:管理實體的起價約為 25 美元/月
6.ElasticSearch

ElasticSearch 是一個功能強大的開放原始碼搜尋和分析引擎,廣泛用於全文搜尋和日誌分析。
它可以為大量以文件為基礎的資料建立索引,因此非常適合需要快速、可擴充搜尋功能的 AI 文件索引工作流程。
雖然 ElasticSearch 主要用於搜尋,但可透過與向量資料庫和嵌入式結合,與其他工具整合以進行語意搜尋。
主要特點:
- 全文檢索與可擴充的分析功能
- 即時索引與檢索
- 支援進階查詢語言,例如 Elasticsearch Query DSL
- 與其他工具結合時,可整合向量搜尋以進行語意搜尋
- 用於水平擴充的分散式架構
定價:
- 免費且開放原始碼 (自行託管)
- 彈性雲:基本雲端實例起價為 $16/月
現在就為 AI 架構您的文件
AI 文件索引可為您的座席人員提供真實的情境,不僅可用於回答問題,還可用於推動整個業務的成果。
一旦您的內容被結構化和索引化,您就可以將這些知識插入工作流程中,以進行核准、入職、資料查詢和任務路由。
使用Botpress,您可以直接將第三方 API 連接到您的工作流程中,並從單一介面與它們互動。
今天就開始建立- 這是免費的。
常見問題
我如何知道我的企業是否需要 AI 文件索引?
如果您的企業有大量非結構化文件 (例如 PDF 或說明文章),員工或客戶在搜尋時很費力,而且您希望 AI 系統能根據您自己的內容 (而非一般網頁資料) 提供精確可靠的答案,那麼您的企業可能就需要 AI 文件索引。
AI 文件索引是否只對聊天機器人有用,還是有其他應用?
AI 文件索引不僅適用於聊天機器人,它還能為語意搜尋引擎、內部知識庫、文件摘要工具、合規性監控系統,以及依賴從複雜文件中萃取結構化洞察力的自動化工作流程提供動力。
沒有資料科學家的小型團隊可以實現 AI 文件索引嗎?
沒有資料科學家的小型團隊也能執行 AI 文件索引,因為Botpress 等現代工具提供無程式碼設定,可自動處理解析、分塊和嵌入,讓非技術使用者建立可搜尋的知識系統。
實施 AI 文件索引工具的成本是多少?
實施 AI 文件索引的成本從開放原始碼架構或小型工具的免費,到管理式企業解決方案的每月數百或數千dollars 不等,視您需要索引多少資料,以及是否需要混合搜尋或進階安全合規等進階功能而定。
建立 AI 文件索引管道需要多少專業技術?
如果您使用的是無程式碼平台,可以為您處理解析、分塊和向量儲存,那麼您需要的技術專業知識會很少,但使用 LangChain 或 Weaviate 等工具建立完全客製化的 AI 文件索引管道,通常需要具備程式設計、API 和資料處理的知識,才能微調分塊邏輯和管理向量資料庫。