- 人工智能文件索引可将非结构化文件转化为可供LLMs搜索的数据。
- 人工智能文档索引通过在向量数据库中对内容进行分块、嵌入和存储，为 RAG 管道提供动力。
- 其优势包括语义搜索、基础答案和触发自动工作流程。
- Botpress、LlamaIndex 和 Pinecone 等工具可简化索引编制并集成到人工智能系统中。
人工智能文档索引是以有意义的方式使用非结构化内容的任何系统的基础。
大多数团队都在使用一堆杂乱无章的格式--PDF、入职门户、帮助中心以及无法搜索或结构化的内部文档。
无论是构建企业聊天机器人还是内部搜索工具，最难的部分始终是相同的：将正确的内容与人工智能生成的内容连接起来。
文档索引弥补了这一差距。它将原始内容转化为人工智能模型可以检索和推理的内容。这正是它对现代人工智能工作流程的重要性所在。
什么是人工智能文档索引？
人工智能文件索引是对未经整理的文件进行结构化处理的过程，以便大型语言模型LLMs）在生成响应时能够检索和使用其内容。
人工智能系统就是这样从文档中获取信息的，否则这些信息就会被锁定在 PDF、内部门户或长篇文本中。我们的目标不是存储内容，而是使其在人工智能管道中可用。
索引是检索增强生成（RAG）的核心，其中模型从外部来源获取相关上下文以支持其答案。这意味着人工智能的准确性往往取决于内容的索引情况。
从内部知识工具到企业聊天、自动数据提取和人工智能文档分析，你都会看到文档索引的身影。
人工智能文件索引：关键概念
人工智能文档索引的顶级应用案例
将文件分成可用的块
人工智能文件索引将不一致的大型文件分割成结构化的部分，人工智能系统可以独立检索。
这样，代理人就可以专注于相关部分，而无需浏览无关或重复的内容。
启用意图感知文档搜索
通过人工智能索引，可以根据含义进行搜索，而不仅仅是准确的措辞。
即使用户的查询与文档中使用的语言不匹配，系统也会根据语义相似性检索出最相关的部分。
例如，有人可能会搜索 "取消我的订阅"，而文档上却写着 "如何终止定期账单"。传统搜索会错过这一匹配，但使用语义索引的人工智能系统却能正确检索。
从索引内容触发流量
当人工智能输出必须与僵化的系统对话时，大多数工作流程都会中断。但是，如果对内容进行了结构化索引，代理就可以提取触发器，将其路由到正确的应用程序接口，并结束循环，而不需要一个脆弱的规则集。
索引内容可跨系统保留上下文和意图，因此可在不同平台间干净利落地进行操作。
例如，人工智能代理可以从保单文件中提取取消条件，在 HubSpot 中记录请求，并更新 Google Drive 中的共享记录，而无需等待人工干预。
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人工智能文档索引如何工作
人工智能文档索引遵循简单明了的流程。每个步骤都会将原始内容转换成语言模型可以搜索和理解的形式。
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步骤 1：从原始文件中提取可用文本
第一步是解析--将 PDF、网页和扫描件等原始格式转换为简洁、可读的文本。这听起来很简单，但往往是整个流程中最容易出错的部分。
现实世界中的文件充满了结构性噪音，需要将其去除：
- 每页都重复出现页眉和页脚
- 法律免责声明、页码和水印会干扰阅读流程
- 导出网页内容中的 HTML 导航菜单、脚注或广告
- 扫描文件中的 OCR 错误，如字母缺失或合并行
- 标记不清的 PDF 文件，段落被分割或阅读顺序被打乱
目的是删除所有无意义的内容，并保留存在的结构。如果这一步出错，索引过程的其他部分就会变得不可靠。
步骤 2：将内容分成有意义的小块
解析后，经过清理的文本会被分割成更小的部分（或称 "块"），以保留意义和上下文。块的创建通常基于以下因素
- 语义完整的段落
- 标题或章节标题通常定义自成一体的主题
- 代币限制，以符合模型的上下文窗口（通常为 ~500 - 1000 代币）
但真实的文件并不总是那么容易做到这一点。在以下情况下，分块会出错
- 内容在思考过程中被分割（例如，将规则与其条件分开）
- 列表或表格被分割成片段
- 将多个毫不相干的想法强塞进一个大块中
好的大块内容给人的感觉是一个自成一体的答案或观点。不好的大块内容则会让你上下翻阅，以了解它在说什么。
第 3 步：将每个数据块转换成嵌入数据
每个语块都会通过一个嵌入模型来创建一个矢量--即其含义的数字表示。该向量将成为日后使用语义搜索找到该语块的关键。
有些系统还会为每个数据块附加元数据。这可能包括文档标题、章节名称或类别--这对以后过滤或整理结果非常有用。
这一步骤将内容转化为模型可以使用的东西：一个既有意义又可追溯的可搜索单元。
6 大人工智能文档索引工具
了解了文档索引的工作原理后，下一个问题就是：什么工具可以实现文档索引？大多数系统都无法独立处理整个流程--它们只关注其中一部分，并希望您将其余部分拼接在一起。
最有用的工具不仅仅是索引，它们还能让索引内容在聊天机器人或人工智能代理等实际应用中发挥作用。
1.Botpress
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Botpress 是一个可视化平台，用于构建能够理解、推理并在各种部署渠道中采取行动的人工智能代理。
它专为希望快速部署对话式人工智能的团队而设计，无需从头开始编写后台逻辑。
文件索引是一项内置功能。您可以将文件、URL 或结构化内容上传到知识库，Botpress 会自动进行解析、分块和嵌入。
然后，这些内容会被实时用于对话中，以生成有依据的、LLM回复。
如果你希望在一个紧密集成的系统中执行索引和代理，而不需要管理单独的向量存储或协调层，那么它是一个不错的选择。
主要功能
- 自动为上传的文件和网站分块并编制索引
- 视觉索引（图表、图解和视觉数据检索）
- 具有内存、条件和 API 触发器的可视化代理生成器
- 本机集成和分析功能可实现完整的反馈回路
定价
- 免费计划，提供基于使用量的人工智能积分
- Plus：89 美元/月，增加视觉索引、实时代理切换和流量测试功能
- 团队：495 美元/月，提供协作、SSO 和访问控制功能
2.LlamaIndex
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LlamaIndex 是一个开源框架，专门为使用LLMs 索引和检索非结构化数据而构建。它的前身是GPT Index，其基础仍然是将原始文档转化为结构化的可查询上下文。
无论数据来自 PDF、数据库还是 API，您都可以定义如何对数据进行分块、嵌入、过滤和检索。
随着时间的推移，LlamaIndex 已经扩展到包括代理路由和内存，但其优势仍在于围绕非结构化内容构建定制管道。
它非常适合想要微调知识层结构的开发人员，而无需从头开始构建每个管道。
主要功能
- 本地和远程内容的结构化索引管道
- 可配置的分块、嵌入、元数据和检索器
- 如果建立索引之外的功能，可选配路由、工具和内存
定价
- 免费开放源代码
- 专业版：每月 19 美元，用于托管使用和管理 API 访问
- 企业：定制
3.LangChain
LangChain 是一个使用模块化构件构建LLM应用程序的框架。它被广泛用于将工具、文档和逻辑串联成工作聊天和代理体验，而文档检索就是其中的一部分。
其检索功能灵活且可组合。您可以加载文档、生成嵌入、将其存储在矢量数据库中，并在查询时检索相关块。
在构建混合搜索层或代理内存等自定义功能时，它能发挥很好的作用，但索引并不是它的重点。
主要功能
- 用于加载、嵌入和检索文档的模块化管道
- 支持高级检索器、重链器和混合搜索设置
- 可与所有主要矢量数据库配合使用
- 易于与 LlamaIndex 或外部工具包相结合
定价
- 免费开放源代码
- LangSmith：每月 50 美元，用于可观测性和测试
- 企业：定制
4.松果
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Pinecone 是一个可管理的矢量数据库，支持快速、可扩展的语义搜索。
它通常用作 RAG 管道中的存储和检索层，在运行时对文档嵌入进行索引和查询。因此，它在许多人工智能机构的后端工作流程中也扮演着核心角色。
它专为生产环境设计，支持过滤、元数据标签和命名空间隔离。
如果您正在构建的机器人需要在大型、不断变化的数据集中进行低延迟搜索，那么 Pinecone 就是最可靠的矢量数据库之一。
主要功能
- 采用无服务器架构的完全托管矢量数据库
- 支持元数据过滤、命名空间和按索引缩放
- 快速近似近邻搜索 (ANN)
- 与大多数嵌入模型和检索框架集成
- 在LLM 和代理管道中很受欢迎
定价
- 免费计划，索引大小和计算量有限
- 标准：按使用量收费，起价约为 0.096 美元/小时
- 企业：定制
5.Weaviate
Weaviate 是一个开源矢量数据库，内置支持语义搜索和混合搜索功能。
与 Pinecone 不同的是，它可以在内部生成嵌入式内容，也可以让你自带嵌入式内容，如果你想自行托管或定制，它还能为你提供更大的灵活性。
对于希望将文档和元数据一起编入索引、试验多模态模型或运行语义搜索而无需管理额外组件的团队来说，这是一个可靠的选择。
主要功能
- 带有 REST 和 GraphQL API 的开源矢量数据库
- 支持混合搜索（矢量+关键词）
- 内置嵌入式生成器
- 灵活的模式设计，强大的元数据支持
定价
- 开放源代码和自托管：免费
- 云：托管实例起价约为 25 美元/月
6.ElasticSearch
ElasticSearch 是一个功能强大的开源搜索和分析引擎，广泛用于全文搜索和日志分析。
它可以为大量基于文档的数据编制索引，因此非常适合需要快速、可扩展搜索功能的人工智能文档索引工作流程。
虽然 ElasticSearch 主要用于搜索，但它可以通过与向量数据库和嵌入相结合的方式，与其他工具集成，用于语义搜索。
主要功能
- 全文搜索和可扩展的分析功能
- 实时索引和检索
- 支持 Elasticsearch 查询 DSL 等高级查询语言
- 与其他工具结合使用时，可与矢量搜索集成，进行语义搜索
- 用于横向扩展的分布式架构
定价
- 免费和开放源码（自行托管）
- 弹性云：基本云实例起价 16 美元/月
今天就为人工智能构建文档
人工智能文档索引为您的代理提供了真实的上下文，不仅能回答问题，还能推动整个业务取得成果。
一旦对内容进行了结构化和索引，您就可以将这些知识插入工作流程，用于审批、入职、数据查询和任务路由。
有了Botpress，您可以将第三方应用程序接口直接连接到工作流程中，并通过单一界面与它们进行交互。
今天就开始构建- 免费。
常见问题
如何确定我的企业是否需要人工智能文档索引？
如果您的企业有大量的非结构化文档（如 PDF 或帮助文章），员工或客户很难搜索到这些文档，而您又希望人工智能系统能根据您自己的内容而不是通用的网络数据提供精确、可靠的答案，那么您的企业就可能需要人工智能文档索引。
人工智能文档索引只对聊天机器人有用，还是有其他应用？
人工智能文档索引不仅适用于聊天机器人，它还为语义搜索引擎、内部知识库、文档摘要工具、合规性监控系统以及依赖于从复杂文档中提取结构化见解的自动化工作流程提供动力。
没有数据科学家的小型团队能否实现人工智能文档索引？
没有数据科学家的小型团队也能实施人工智能文档索引，因为Botpress 等现代工具提供无代码设置，可自动处理解析、分块和嵌入，让非技术用户建立可搜索的知识系统。
实施人工智能文档索引工具的成本是多少？
实施人工智能文档索引的成本从开源框架或小规模工具的免费到托管企业解决方案的每月数百或数千dollars 不等，这取决于您需要索引的数据量以及是否需要混合搜索或高级安全合规性等高级功能。
建立人工智能文档索引管道需要多少专业知识？
如果您使用的是为您处理解析、分块和矢量存储的无代码平台，那么您需要的专业技术知识将微乎其微，但使用 LangChain 或 Weaviate 等工具建立完全自定义的人工智能文档索引管道，通常需要编程、API 和数据处理方面的知识，以微调分块逻辑和管理矢量数据库。
