Dlaczego elDoc wybiera MongoDB, Apache Solr i Qdrant do inteligentnej automatyzacji dokumentów i wyszukiwania AI?

Nowoczesne środowiska dokumentowe wymagają znacznie więcej niż prostego przechowywania danych czy podstawowego wyszukiwania słów kluczowych. Wraz z rozwojem dużych modeli językowych (LLM), automatyzacji opartej na AI oraz inteligencji dokumentów bazującej na RAG organizacje potrzebują dziś platform, które potrafią zapewnić:

• szybki dostęp do ogromnych repozytoriów dokumentów
• rozumienie semantyczne, a nie wyłącznie ekstrakcję tekstu
• inteligentne wyszukiwanie interpretujące kontekst, znaczenie oraz relacje
• magazynowanie danych przygotowane pod AI, zaprojektowane z myślą o embeddingach, wektorach i wnioskowaniu maszynowym
• niezawodność, skalowalność i bezpieczeństwo klasy enterprise w środowiskach chmurowych oraz on-premise

Obecnie firmy oczekują, że ich platforma Document Excellence będzie działać jak pełnoprawny asystent AI, zdolny do odpowiadania na pytania, porównywania dokumentów, wykrywania niespójności, klasyfikowania treści oraz dostarczania wniosków w czasie rzeczywistym. Taki poziom inteligencji wymaga zaplecza technologicznego, które jest nie tylko szybkie i odporne na awarie, lecz także zaprojektowane do obsługi obciążeń LLM, wyszukiwania wektorowego, ciągłego indeksowania oraz przetwarzania metadanych na dużą skalę.

elDoc został zaprojektowany specjalnie z myślą o tej nowej erze.

Aby zapewnić inteligencję dokumentów nowej generacji, elDoc opiera się na nowoczesnym, natywnym dla AI stosie technologicznym, zbudowanym w oparciu o wiodące w branży technologie open source klasy enterprise. Każdy z komponentów: MongoDB, Apache Solr oraz Qdrant, został wybrany ze względu na zdolność do obsługi rosnących wymagań w zakresie przetwarzania LLM, multimodalnej AI, wyszukiwania semantycznego oraz inteligentnej automatyzacji dokumentów. W niniejszym artykule wyjaśniamy, dlaczego elDoc wykorzystuje MongoDB, Apache Solr i Qdrant jako kluczowe silniki oraz w jaki sposób technologie te współpracują ze sobą, tworząc bezpieczną, skalowalną i gotową na LLM platformę Document Excellence, zaprojektowaną z myślą o przyszłości organizacji napędzanych przez AI.

1) MongoDB jako fundament przechowywania metadanych i plików w elDoc

MongoDB stanowi serce architektury przechowywania danych w elDoc, obsługując zarówno magazynowanie metadanych, jak i plików (za pośrednictwem GridFS).

Dlaczego elDoc wykorzystuje MongoDB

✔ Bezproblemowa skalowalność
Wbudowana skalowalność pionowa i pozioma, dostępna nawet w edycji Community, pozwala elDoc obsługiwać wdrożenia od kilku tysięcy dokumentów po repozytoria liczące wiele terabajtów, bez konieczności przeprojektowywania systemu.

✔ Wysoka dostępność w standardzie
Zestawy replik zapewniają automatyczne przełączanie awaryjne, redundancję oraz wysoką odporność na awarie, co ma kluczowe znaczenie dla organizacji wymagających ciągłości działania i niezawodności.

✔ Elastyczne modelowanie bez sztywnego schematu
Dokumenty ewoluują. Formaty się zmieniają. Metadane rosną.
MongoDB umożliwia elDoc przechowywanie dynamicznych, złożonych i zmieniających się struktur bez przestojów oraz ryzykownych migracji.

✔ Bogaty ekosystem i głęboka integracja

• Oficjalny sterownik Java
• GridFS do przechowywania dużych plików binarnych
• Pełna kompatybilność z usługami Jakarta EE
• Optymalizacja pod Rocky Linux 9, preferowany system operacyjny elDoc

✔ Zaawansowane indeksowanie dla szybkich zapytań do metadanych
Obejmuje indeksy złożone, częściowe, TTL, geoprzestrzenne oraz pełnotekstowe.

✔ Gotowość do obsługi środowisk wielodostępowych (multi-tenant)
Oddzielni klienci korzystający z osobnych kolekcji lub baz danych, z zachowaniem wyraźnej izolacji.

✔ Działa w każdym środowisku
On-premise, w Dockerze, Kubernetesie, środowiskach hybrydowych oraz w chmurze.

✔ Sprawdzona w warunkach ekstremalnych obciążeń
Wykorzystywana globalnie do obsługi obciążeń na poziomie terabajtów, z przewidywalną wydajnością.

🧩 MongoDB stanowi fundament niezawodnej, skalowalnej i gotowej na przyszłość warstwy danych w elDoc.

2) Apache Solr jako wyszukiwarka pełnotekstowa i indeksowanie słów kluczowych klasy enterprise

Podczas gdy MongoDB odpowiada za strukturę danych, Apache Solr zapewnia inteligencję w zakresie wyszukiwania treści. To właśnie Solr napędza błyskawicznie szybki mechanizm wyszukiwania pełnotekstowego w elDoc.

Dlaczego elDoc wykorzystuje Apache Solr

✔ Automatyczne wydobywanie treści (z wykorzystaniem Apache Tika)
Solr wydobywa tekst z setek typów dokumentów, w tym:
PDF, DOCX, XLSX, PPTX, wiadomości e-mail, obrazy (OCR) i wiele innych.

✔ Funkcje wyszukiwania klasy enterprise

• Wyszukiwanie słów kluczowych
• Stemming i lematyzacja
• Wzmacnianie wyników i ranking trafności
• Obsługa synonimów
• Wyszukiwanie fasetowe
• Filtrowanie
• Podświetlanie wyników
• Normalizacja językowa

✔ Wysoka wydajność przy bardzo dużej skali
Indeksowanie milionów plików i natychmiastowe zwracanie wyników dzięki wyszukiwaniu o niskich opóźnieniach.

✔ Architektura rozproszona i odporna na awarie
Architektura SolrCloud wspiera shardowanie, replikację oraz skalowanie poziome, co czyni ją idealnym rozwiązaniem dla globalnych repozytoriów korporacyjnych.

✔ Zaufana technologia open source
Wykorzystywana przez firmy z listy Fortune 500 oraz liczne systemy rządowe i korporacyjne.

✔ Prosta i niezawodna integracja
elDoc komunikuje się z Solr za pośrednictwem stabilnych interfejsów REST API, zapewniając przewidywalną wydajność w środowiskach produkcyjnych.

🔍 Apache Solr zapewnia użytkownikom elDoc dokładne, szybkie i inteligentne wyszukiwanie pełnotekstowe, niezależnie od wielkości repozytorium.

3) Qdrant jako wektorowa wyszukiwarka AI dla rozumienia semantycznego

Gdy organizacje potrzebują wyszukiwania semantycznego, wnioskowania z użyciem LLM lub zaawansowanego rozumienia dokumentów przez AI, samo wyszukiwanie słów kluczowych nie wystarcza.

Właśnie w tym miejscu Qdrant staje się kluczowym elementem.

Dlaczego elDoc wykorzystuje Qdrant

✔ Zaprojektowany z myślą o RAG, embeddingach i wyszukiwaniu natywnym dla AI
Qdrant został zaprojektowany specjalnie z myślą o nowoczesnych zastosowaniach AI, dzięki czemu idealnie sprawdza się w elDoc w obszarach takich jak:

• Asystent dokumentów oparty na LLM
• Zaawansowane wyszukiwanie semantyczne
• Wnioskowanie między dokumentami
• Inteligentne grupowanie dokumentów
• Wykrywanie podobieństw
• Klasyfikacja oparta na AI

✔ Hybrydowe możliwości wyszukiwania
Łączenie wektorów z filtrami metadanych w celu uzyskania wysoce kontekstowych i trafnych wyników.

✔ Wysoka wydajność i ekstremalna skalowalność

• Indeksowanie HNSW
• Kolekcje oparte na przechowywaniu dyskowym
• Obsługa milionów, a nawet miliardów embeddingów
  Idealne rozwiązanie dla wielkoskalowych archiwów korporacyjnych.

✔ Open source z gotowością do zastosowań enterprise
Elastyczne licencjonowanie, innowacje rozwijane przez społeczność oraz opcjonalne wsparcie klasy enterprise.

✔ Łatwa integracja z backendem elDoc
Oficjalny klient Java oraz prosty projekt API zapewniają bezproblemowe działanie.

✔ Dynamicznie rozwijający się ekosystem
Bogata dokumentacja, regularne aktualizacje i długoterminowa stabilność rozwiązania.

🧠 Qdrant umożliwia elDoc dostarczanie inteligencji dokumentów opartej na AI, znacznie wykraczającej poza tradycyjne wyszukiwanie, zapewniając prawdziwe rozumienie semantyczne.

Jak te trzy silniki współpracują wewnątrz elDoc?

elDoc łączy te technologie w jedną, natywną dla AI architekturę:

• MongoDB przechowuje i zarządza ustrukturyzowanymi metadanymi, uprawnieniami oraz dużymi plikami binarnymi.
• Apache Solr indeksuje wyodrębniony tekst, umożliwiając szybkie wyszukiwanie pełnotekstowe i według słów kluczowych.
• Qdrant przechowuje embeddingi generowane przez LLM, wspierając wyszukiwanie semantyczne, dopasowywanie podobieństw oraz procesy RAG.

Razem zapewniają:

✔ Ekstremalnie szybkie wyszukiwanie we wszystkich wymiarach
Zarówno tradycyjne wyszukiwanie słów kluczowych (dzięki Solr), jak i głębokie wyszukiwanie semantyczne (dzięki Qdrant) działają w harmonii, dostarczając natychmiastowe, kontekstowe wyniki — nawet w milionach dokumentów.

✔ Niezawodne, wydajne przechowywanie dla ogromnych repozytoriów
MongoDB zapewnia odporne i skalowalne przechowywanie, zdolne do obsługi dużych ilości plików, złożonych metadanych i środowisk wielodostępowych bez problemów.

✔ Uprawnienia klasy korporacyjnej, zarządzanie i pełna audytowalność
Dostęp do dokumentów, wersjonowanie, role użytkowników i ścieżki audytu pozostają spójne, bezpieczne i w pełni śledzone we wszystkich komponentach platformy.

✔ Zrozumienie, wnioskowanie i inteligencja dokumentów napędzana AI
Qdrant i przetwarzanie oparte na LLM umożliwiają elDoc interpretowanie znaczenia, wykrywanie powiązań, porównywanie dokumentów, grupowanie treści oraz wspieranie zaawansowanych procesów RAG.

✔ Skalowalność gotowa na przyszłość w chmurze, środowiskach hybrydowych i on-premise
Architektura elDoc została zaprojektowana tak, aby rozwijać się wraz z potrzebami organizacji — niezależnie od tego, czy wdrożenie odbywa się w bezpiecznym centrum danych, prywatnej chmurze, czy w całkowicie izolowanym środowisku on-premise z lokalnymi LLM.