Giải thích về lập chỉ mục tài liệu AI

Chia nhỏ tài liệu thành các phần có thể sử dụng được

Việc lập chỉ mục tài liệu AI sẽ chia các tệp lớn, không nhất quán thành các phần có cấu trúc mà hệ thống AI có thể truy xuất độc lập.

Điều này cho phép các tác nhân tập trung vào các phần có liên quan mà không cần phải lướt qua nội dung không liên quan hoặc lặp lại.

Cho phép tìm kiếm tài liệu theo ý định

Lập chỉ mục AI cho phép tìm kiếm theo ý nghĩa, không chỉ theo cụm từ chính xác.

Ngay cả khi truy vấn của người dùng không khớp với ngôn ngữ được sử dụng trong tài liệu, hệ thống vẫn sẽ truy xuất phần có liên quan nhất dựa trên sự tương đồng về mặt ngữ nghĩa.

Ví dụ, ai đó có thể tìm kiếm "hủy đăng ký của tôi" trong khi tài liệu lại ghi "cách kết thúc thanh toán định kỳ". Tìm kiếm thông thường sẽ bỏ lỡ kết quả đó — nhưng hệ thống AI sử dụng chỉ mục ngữ nghĩa sẽ truy xuất kết quả chính xác.

Phản ứng mô hình nền tảng trong dữ liệu thực tế

Khi các tài liệu được lập chỉ mục, LLMs tìm câu trả lời từ nội dung nguồn thực tế thay vì ảo tưởng về phản hồi từ kiến thức bên trong của họ.

Phản hồi và hành động sẽ phù hợp với chính sách, tài liệu và logic kinh doanh của bạn, do đó hệ thống phản ánh cách mọi thứ hoạt động.

Kích hoạt luồng từ nội dung được lập chỉ mục

Hầu hết các quy trình công việc bị hỏng khi đầu ra AI phải giao tiếp với các hệ thống cứng nhắc. Nhưng nếu nội dung được lập chỉ mục có cấu trúc, các tác nhân có thể trích xuất một kích hoạt, định tuyến đến API phù hợp và đóng vòng lặp mà không cần bộ quy tắc dễ vỡ.

Nội dung được lập chỉ mục sẽ bảo toàn ngữ cảnh và mục đích trên các hệ thống, do đó các hành động sẽ di chuyển trơn tru giữa các nền tảng.

Ví dụ, tác nhân AI có thể trích xuất điều kiện hủy từ tài liệu chính sách, ghi lại yêu cầu trong HubSpot và cập nhật bản ghi được chia sẻ trong Google Drive mà không cần chờ can thiệp thủ công.

Bước 1: Trích xuất văn bản có thể sử dụng từ các tệp thô

Bước đầu tiên là phân tích cú pháp — chuyển đổi các định dạng thô như PDF, trang web và bản quét thành văn bản sạch, dễ đọc. Nghe có vẻ đơn giản, nhưng thường là phần dễ xảy ra lỗi nhất trong quy trình.

Các tài liệu trong thế giới thực thường chứa nhiều nhiễu về cấu trúc cần phải loại bỏ:

• Tiêu đề và chân trang lặp lại xuất hiện trên mọi trang
• Tuyên bố từ chối trách nhiệm pháp lý, số trang và hình mờ làm gián đoạn luồng đọc
• Menu điều hướng HTML, chú thích hoặc quảng cáo trong nội dung web đã xuất
• Lỗi OCR từ các tài liệu được quét, như thiếu chữ cái hoặc các dòng bị trộn
• Các tệp PDF được gắn thẻ kém, trong đó các đoạn văn bị chia tách hoặc thứ tự đọc bị phá vỡ

Mục tiêu là xóa mọi nội dung không có ý nghĩa và giữ nguyên cấu trúc ở nơi có nội dung đó. Nếu bước này sai, phần còn lại của quá trình lập chỉ mục sẽ trở nên không đáng tin cậy.

Bước 2: Chia nội dung thành các phần có ý nghĩa

Sau khi phân tích cú pháp, văn bản đã được làm sạch sẽ được chia thành các phần nhỏ hơn — hoặc "chunks" — mà vẫn giữ nguyên ý nghĩa và ngữ cảnh. Chunks thường được tạo dựa trên:

• Các đoạn văn , nếu chúng hoàn chỉnh về mặt ngữ nghĩa
• Tiêu đề hoặc tiêu đề phần , thường xác định các chủ đề độc lập
• Giới hạn mã thông báo , để phù hợp với cửa sổ ngữ cảnh của mô hình của bạn (thường là ~500 – 1000 mã thông báo)

Nhưng các tài liệu thực tế không phải lúc nào cũng thực hiện được điều này một cách dễ dàng. Việc phân chia sẽ không thành công khi:

• Nội dung được chia tách giữa chừng (ví dụ, tách một quy tắc khỏi điều kiện của nó)
• Danh sách hoặc bảng được chia thành các phần nhỏ
• Nhiều ý tưởng không liên quan được đưa vào một khối duy nhất

Một đoạn tốt giống như một câu trả lời hoặc ý tưởng khép kín. Một đoạn tệ khiến bạn phải cuộn lên xuống để hiểu nó đang nói về điều gì.

Bước 3: Chuyển đổi từng khối thành một nhúng

Mỗi khối được truyền qua một mô hình nhúng để tạo ra một vectơ — một biểu diễn số về ý nghĩa của nó. Vectơ này trở thành chìa khóa để tìm khối đó sau này bằng cách sử dụng tìm kiếm ngữ nghĩa.

Một số hệ thống cũng đính kèm siêu dữ liệu vào từng khối. Điều này có thể bao gồm tiêu đề tài liệu, tên phần hoặc danh mục — hữu ích cho việc lọc hoặc sắp xếp kết quả sau này.

Bước này chuyển nội dung thành thứ mà mô hình có thể xử lý được: một đơn vị có thể tìm kiếm được, mang cả ý nghĩa và khả năng truy xuất.

Bước 4: Lưu trữ các nhúng trong cơ sở dữ liệu vector

Các vectơ được tạo ra sẽ được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu vectơ — một hệ thống được thiết kế để tìm kiếm nhanh chóng, dựa trên ý nghĩa trên các tập nội dung lớn.

Điều này cho phép các mô hình ngôn ngữ thu thập nội dung có liên quan theo yêu cầu, đưa ra phản hồi dựa trên thông tin thực tế.

1. Botpress

Botpress là một nền tảng trực quan để xây dựng các tác nhân AI có khả năng hiểu, lý luận và thực hiện hành động trên nhiều kênh triển khai khác nhau.

Nó được thiết kế cho các nhóm muốn triển khai AI đàm thoại một cách nhanh chóng mà không cần phải viết lại logic cơ bản từ đầu.

Lập chỉ mục tài liệu là một khả năng tích hợp. Bạn có thể tải tệp, URL hoặc nội dung có cấu trúc vào Cơ sở tri thức và Botpress xử lý phân tích cú pháp, phân đoạn và nhúng tự động. 

Nội dung đó sau đó được sử dụng trực tiếp trong các cuộc trò chuyện để tạo ra sự thật, LLM -phản hồi được hỗ trợ.

Đây là lựa chọn tuyệt vời nếu bạn muốn lập chỉ mục và thực thi tác nhân trong một hệ thống tích hợp chặt chẽ, mà không cần quản lý các kho vectơ hoặc lớp điều phối riêng biệt.

Các tính năng chính:

• Tự động phân đoạn và lập chỉ mục các tài liệu và trang web đã tải lên
• Lập chỉ mục tầm nhìn (biểu đồ, sơ đồ và truy xuất dữ liệu trực quan)
• Trình xây dựng tác nhân trực quan với bộ nhớ, điều kiện và kích hoạt API
• Tích hợp và phân tích gốc cho vòng phản hồi đầy đủ

Giá cả:

• Gói miễn phí với tín dụng AI dựa trên mức sử dụng
• Plus : $89/tháng bao gồm lập chỉ mục tầm nhìn, chuyển giao tác nhân trực tiếp và kiểm tra luồng
• Nhóm: 495 đô la/tháng với tính năng cộng tác, SSO và kiểm soát truy cập

2. Chỉ số Llama

LlamaIndex là một khuôn khổ mã nguồn mở được xây dựng đặc biệt để lập chỉ mục và truy xuất dữ liệu phi cấu trúc với LLMs . Nó bắt đầu như GPT Index và nền tảng của nó vẫn được xây dựng xung quanh việc chuyển đổi các tài liệu thô thành ngữ cảnh có cấu trúc và có thể truy vấn được.

Bạn có thể xác định cách dữ liệu của mình được phân đoạn, nhúng, lọc và truy xuất, cho dù dữ liệu đó đến từ PDF, cơ sở dữ liệu hay API.

Theo thời gian, LlamaIndex đã mở rộng để bao gồm định tuyến tác nhân và bộ nhớ, nhưng điểm mạnh của nó vẫn nằm ở việc xây dựng các đường ống tùy chỉnh xung quanh nội dung phi cấu trúc.

Thật tuyệt vời cho các nhà phát triển muốn tinh chỉnh cấu trúc lớp kiến thức của mình mà không cần phải xây dựng lại toàn bộ quy trình từ đầu.

Các tính năng chính:

• Đường ống lập chỉ mục có cấu trúc cho nội dung cục bộ và từ xa
• Phân đoạn, nhúng, siêu dữ liệu và trình thu thập có thể định cấu hình
• Tùy chọn định tuyến, công cụ và bộ nhớ nếu xây dựng ngoài việc lập chỉ mục

Giá cả:

• Miễn phí và mã nguồn mở
• Ưu điểm: 19 đô la/tháng cho việc sử dụng lưu trữ và quyền truy cập API được quản lý
• Doanh nghiệp: Tùy chỉnh

3. Chuỗi Lang

LangChain là một khuôn khổ để xây dựng LLM - các ứng dụng chạy bằng các khối xây dựng mô-đun. Nó được sử dụng rộng rãi để kết nối các công cụ, tài liệu và logic vào các trải nghiệm trò chuyện và tác nhân đang hoạt động — và việc truy xuất tài liệu là một phần của chuỗi đó.

Khả năng truy xuất của nó linh hoạt và có thể cấu thành. Bạn có thể tải tài liệu, tạo nhúng, lưu trữ chúng trong DB vectơ và truy xuất các khối có liên quan tại thời điểm truy vấn.

Tính năng này hoạt động tốt khi bạn xây dựng thứ gì đó tùy chỉnh, như lớp tìm kiếm kết hợp hoặc bộ nhớ tác nhân, nhưng lập chỉ mục không phải là trọng tâm chính của nó.

Các tính năng chính:

• Đường ống mô-đun để tải, nhúng và truy xuất tài liệu
• Hỗ trợ các trình thu thập nâng cao, trình xếp hạng lại và thiết lập tìm kiếm kết hợp
• Hoạt động với tất cả các DB vector chính
• Dễ dàng kết hợp với LlamaIndex hoặc bộ công cụ bên ngoài

Giá cả:

• Miễn phí và mã nguồn mở
• LangSmith: 50 đô la/tháng cho khả năng quan sát và thử nghiệm
• Doanh nghiệp: Tùy chỉnh

4. Quả thông

Pinecone là cơ sở dữ liệu vectơ được quản lý, hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa nhanh và có khả năng mở rộng.

Nó thường được sử dụng làm lớp lưu trữ và truy xuất trong các đường ống RAG, nơi các nhúng tài liệu được lập chỉ mục và truy vấn khi chạy. Do đó, nó cũng đóng vai trò trung tâm trong quy trình làm việc phụ trợ của nhiều cơ quan AI .

Nó được xây dựng cho môi trường sản xuất, hỗ trợ lọc, thẻ siêu dữ liệu và phân lập không gian tên.

Nếu bạn đang xây dựng một bot cần tìm kiếm trên các tập dữ liệu lớn, thay đổi với độ trễ thấp, Pinecone là một trong những DB vector đáng tin cậy nhất hiện nay.

Các tính năng chính:

• Cơ sở dữ liệu vector được quản lý hoàn toàn với kiến trúc không có máy chủ
• Hỗ trợ lọc siêu dữ liệu, không gian tên và mở rộng theo chỉ mục
• Tìm kiếm lân cận gần nhất (ANN) nhanh chóng
• Tích hợp với hầu hết các mô hình nhúng và khung truy xuất
• Phổ biến trong LLM và đường ống đại lý

Giá cả:

• Gói miễn phí với kích thước chỉ mục và tính toán hạn chế
• Tiêu chuẩn: Dựa trên mức sử dụng bắt đầu từ ~$0,096/giờ
• Doanh nghiệp: Tùy chỉnh

5. Bay lượn

Weaviate là cơ sở dữ liệu vector mã nguồn mở có hỗ trợ tích hợp cho tìm kiếm ngữ nghĩa và tìm kiếm kết hợp.

Không giống như Pinecone, nó có thể tạo nhúng nội bộ hoặc cho phép bạn tự tạo nhúng và mang lại cho bạn nhiều sự linh hoạt hơn nếu bạn muốn tự lưu trữ hoặc tùy chỉnh.

Đây là lựa chọn phù hợp cho các nhóm muốn lập chỉ mục tài liệu và siêu dữ liệu cùng nhau, thử nghiệm các mô hình đa phương thức hoặc chạy tìm kiếm ngữ nghĩa mà không cần quản lý các thành phần bổ sung.

Các tính năng chính:

• Cơ sở dữ liệu vector nguồn mở với REST và GraphQL API
• Hỗ trợ tìm kiếm kết hợp (vector + từ khóa)
• Nhúng thế hệ tích hợp sẵn
• Thiết kế lược đồ linh hoạt với hỗ trợ siêu dữ liệu mạnh mẽ

Giá cả:

• Mã nguồn mở và tự lưu trữ: Miễn phí
• Đám mây: Bắt đầu từ khoảng 25 đô la/tháng cho các phiên bản được quản lý

6. Tìm kiếm đàn hồi

ElasticSearch là một công cụ tìm kiếm và phân tích mã nguồn mở mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi để tìm kiếm toàn văn bản và phân tích nhật ký.

Nó có thể lập chỉ mục lượng lớn dữ liệu dựa trên tài liệu, khiến nó trở nên lý tưởng cho quy trình lập chỉ mục tài liệu AI yêu cầu khả năng tìm kiếm nhanh và có thể mở rộng.

Mặc dù chủ yếu được sử dụng để tìm kiếm, ElasticSearch có thể được tích hợp với các công cụ khác để tìm kiếm ngữ nghĩa bằng cách kết hợp nó với cơ sở dữ liệu vector và nhúng.

Các tính năng chính:

• Tìm kiếm toàn văn và phân tích có thể mở rộng
• Lập chỉ mục và truy xuất theo thời gian thực
• Hỗ trợ các ngôn ngữ truy vấn nâng cao như Elasticsearch Query DSL
• Tích hợp với tìm kiếm vector để tìm kiếm ngữ nghĩa khi kết hợp với các công cụ khác
• Kiến trúc phân tán cho việc mở rộng theo chiều ngang
  
  

Giá cả:

• Mã nguồn mở và miễn phí (tự lưu trữ)
• Elastic Cloud: Bắt đầu từ $16/tháng cho phiên bản đám mây cơ bản

Làm sao tôi biết được doanh nghiệp của mình có cần lập chỉ mục tài liệu AI hay không?

Doanh nghiệp của bạn có thể cần lập chỉ mục tài liệu bằng AI nếu bạn có nhiều tài liệu phi cấu trúc — như PDF hoặc bài viết trợ giúp — mà nhân viên hoặc khách hàng gặp khó khăn khi tìm kiếm và bạn muốn hệ thống AI đưa ra câu trả lời chính xác, đáng tin cậy dựa trên nội dung của riêng bạn thay vì dữ liệu web chung chung.

Việc lập chỉ mục tài liệu AI chỉ hữu ích cho chatbot hay còn có ứng dụng nào khác không?

Việc lập chỉ mục tài liệu bằng AI không chỉ dành cho chatbot mà còn hỗ trợ các công cụ tìm kiếm ngữ nghĩa, cơ sở kiến thức nội bộ, công cụ tóm tắt tài liệu, hệ thống giám sát tuân thủ và quy trình làm việc tự động dựa trên việc trích xuất thông tin chi tiết có cấu trúc từ các tệp phức tạp.

Các nhóm nhỏ không có nhà khoa học dữ liệu có thể triển khai lập chỉ mục tài liệu bằng AI không?

Các nhóm nhỏ không có nhà khoa học dữ liệu có thể triển khai lập chỉ mục tài liệu AI vì các công cụ hiện đại như Botpress cung cấp các thiết lập không cần mã để xử lý phân tích cú pháp, phân đoạn và nhúng tự động, cho phép người dùng không chuyên xây dựng các hệ thống kiến thức có thể tìm kiếm.

Phải mất bao nhiêu chi phí để triển khai công cụ lập chỉ mục tài liệu AI?

Việc triển khai lập chỉ mục tài liệu AI có thể tốn kém từ miễn phí cho các khuôn khổ nguồn mở hoặc các công cụ quy mô nhỏ, cho đến hàng trăm hoặc hàng nghìn dollars mỗi tháng cho các giải pháp doanh nghiệp được quản lý, tùy thuộc vào lượng dữ liệu bạn cần lập chỉ mục và liệu bạn có cần các tính năng nâng cao như tìm kiếm kết hợp hay tuân thủ bảo mật nâng cao hay không.

Tôi cần bao nhiêu chuyên môn kỹ thuật để thiết lập quy trình lập chỉ mục tài liệu AI?

Bạn sẽ cần chuyên môn kỹ thuật tối thiểu nếu sử dụng các nền tảng không cần mã để xử lý phân tích cú pháp, phân đoạn và lưu trữ vectơ, nhưng việc thiết lập quy trình lập chỉ mục tài liệu AI tùy chỉnh hoàn toàn bằng các công cụ như LangChain hoặc Weaviate thường yêu cầu kiến thức về lập trình, API và xử lý dữ liệu để tinh chỉnh logic phân đoạn và quản lý cơ sở dữ liệu vectơ.