Як технологія RAG в elDoc допомагає миттєво знаходити потрібну інформацію в документах
У сучасному світі, де переважають дані, люди та організації перевантажені величезною кількістю неструктурованих документів – контрактів, звітів, інструкцій, рахунків-фактур тощо. Вилучення значущої інформації з цих документів вимагає більше, ніж простого пошуку за ключовими словами; воно вимагає глибокого розуміння, контекстуальних міркувань та інтелектуального узагальнення. Це саме та область, де Retrieval-Augmented Generation (RAG ) досягає успіху.
elDoc, наша платформа AI Document Excellence, використовує RAG, щоб трансформувати спосіб взаємодії з документами від окремих користувачів до великих підприємств. Поєднуючи структуровану гнучкість MongoDB для зберігання метаданих і семантичну потужність векторних баз даних і векторних вбудовувань, elDoc забезпечує розумний, масштабований і контекстно-орієнтований пошук документів.
Що таке RAG (Retrieval-Augmented Generation)?
Retrieval-Augmented Generation (RAG) – це потужний і дедалі популярніший фреймворк штучного інтелекту, призначений для розширення можливостей великих мовних моделей (LLM). Він поєднує пошук інформації в реальному часі з генерацією природної мови, що дозволяє системам ШІ створювати високоточні, контекстно-залежні та актуальні відповіді.
RAG особливо корисний для роботи з великими обсягами документів – незалежно від того, чи є ви окремим професіоналом, малим бізнесом або глобальним підприємством. Він дає змогу здійснювати розумніший пошук, краще узагальнювати та відповідати на запитання на основі ваших фактичних даних, а не лише тих, на яких навчалася модель.
Як працює RAG: Два ключові компоненти
RAG поєднує в собі дві взаємодоповнюючі техніки для досягнення чудових результатів:
1. Вилучення
RAG починається з пошуку в базі знань – наприклад, у сховищі документів, внутрішній базі даних або іншому джерелі інформації – для виявлення найбільш релевантних даних для запиту користувача. Цей пошук базується на векторних вбудовуваннях, які дозволяють системі зрозуміти сенс вашого запиту, а не лише ключові слова.
2. Генерація
Після того, як відповідний контент знайдено, мовна модель обробляє цю інформацію і генерує зв’язну, точну та природну відповідь – чи то відповідь на запитання, чи то короткий виклад документа, чи то ідеї, почерпнуті з різних джерел.
Чому традиційних мовних моделей недостатньо
Хоча LLM є неймовірно потужними, вони мають певні обмеження:
- Вони покладаються виключно на статичні навчальні дані, які можуть застаріти.
- Вони намагаються пристосуватися до специфічних або власних знань.
- Вони можуть генерувати неточну або сфабриковану інформацію, яку часто називають галюцинаціями.
RAG вирішує ці проблеми, ґрунтуючи відповіді на реальних, доступних даних, що підвищує точність і довіру.
Переваги RAG у реальному застосуванні
RAG – це не просто технічна інновація, це практичне рішення реальних бізнес-проблем. Ось чому це важливо:
Актуальні відповіді
На відміну від статичних моделей, витягує найсвіжішу інформацію з підключених джерел.
Специфічні для домену знання
Розуміє вашу сферу – юридичну, медичну, фінансову, технічну – посилаючись на ваші власні документи.
Не потребує тонкої настройки
Не потрібно навчати спеціальні моделі. RAG використовує пошук для миттєвого додавання контексту.
Економічно ефективний
Уникає великих витрат часу та коштів на перенавчання або обслуговування спеціальних моделей.
Відповіді на основі фактів
Генерує відповіді з підтверджуючими документами, підвищуючи довіру та прозорість.
Від зберігання до розуміння: аналітика документів на основі RAG-технологій від elDoc
elDoc надає трансформаційну силу пошуково-доповненого покоління (RAG) в руки кожного – від професіоналів-одинаків, які організовують особисті справи, до великих підприємств, які керують складними екосистемами документації, що складаються з багатьох одиниць.
У сучасному світі недостатньо просто зберігати документи. Потрібно мати можливість
Семантичне розуміння через векторні вбудовування
elDoc автоматично обробляє ваші документи і перетворює їхній вміст на векторні вставки – математичне представлення сенсу. Це уможливлює семантичний пошук, де користувачі можуть ставити запитання природною мовою і отримувати результати, що базуються на намірах і контексті, а не лише на збігу ключових слів.
Приклад: Замість того, щоб шукати “пункт про розірвання договору, розділ 7”, ви можете запитати: “Які умови розірвання договору в нашому стандартному договорі?” – і elDoc знайде потрібний розділ, навіть якщо точне формулювання відрізняється.
Контекстний пошук для точних відповідей
Щойно ви ставите запитання або запускаєте завдання, elDoc інтелектуально знаходить найбільш релевантні уривки або фрагменти документів, які відповідають запиту. Це як мати помічника зі штучним інтелектом, який читає всю вашу бібліотеку документів і за лічені секунди видає найбільш релевантну інформацію.
Це виходить за рамки простого пошуку документів – він витягує потрібні розділи з потрібних файлів, навіть якщо ці документи довгі, технічні або неорганізовані.
Приклад: Підсумуйте всі терміни та періоди продовження декількох договорів про надання послуг в одному запиті.
Генерація на базі LLM з контекстом у реальному часі
Потім знайдений контент подається у велику мовну модель (БММ ), яка може узагальнювати, пояснювати, порівнювати або відповідати на запитання на основі цих даних, створюючи відповіді, багаті на контекст, легкі для розуміння і засновані на вашому власному контенті.
На відміну від загальних інструментів штучного інтелекту, elDoc не “вгадує” відповіді. Він використовує ваші реальні документи, щоб генерувати релевантні результати, які можна відстежити.
Приклад: Запитайте: “Які ключові зобов’язання передбачені в наших угодах з постачальниками?” і отримайте чітке резюме з посиланнями на оригінальні пункти.
Створено на основі масштабованої, надійної технології
elDoc використовує двоядерну інфраструктуру даних для підтримки аналізу документів у реальному часі в масштабі:
- MongoDB зберігає структуровані метадані та властивості документів для ефективного індексування та фільтрації.
- Векторна база даних забезпечує високопродуктивний пошук за схожістю, дозволяючи семантичному движку швидко і точно працювати з тисячами і мільйонами векторів документів. Векторна база даних забезпечує високопродуктивний пошук за схожістю шляхом перетворення документів у вбудовування
– числові векторні представлення, які відображають семантичне значення вашого контенту. Ці вбудовування надійно зберігаються в локальній векторній базі даних, гарантуючи, що ваші документи ніколи не вийдуть за межі вашого середовища і не потраплять у зовнішнє середовище.
Ця архітектура гарантує, що elDoc добре працює в будь-якому середовищі, незалежно від того, чи працюєте ви з 10 документами, чи з 10 мільйонами, в різних відділах, місцях чи мовами.
Розроблено для кожного користувача, а не лише для ІТ-команди
elDoc створено з інтерфейсом, орієнтованим на людину, щоб як технічні, так і нетехнічні користувачі могли отримати вигоду від інтелекту, що базується на RAG. Ніякого коду, ніяких складних запитів, ніякого очікування на ІТ.
Незалежно від того, хто ви:
Юрист, який копається в історичних матеріалах справ,
Менеджер по продукту, який переглядає технічні специфікації,
Аналітик, який узагальнює нормативно-правові акти,
Або власник бізнесу, який просто намагається знайти пункт контракту –
elDoc дає вам можливість працювати швидше і розумніше, отримуючи відповіді, яким ви можете довіряти і які ви можете відстежити.
Інтелектуальний документообіг – це не віддалена мета, це відбувається вже зараз завдяки elDoc. Відчуйте, як швидко ви отримуєте інформацію, більшу точність і контекстно-залежні відповіді, що сприяють прийняттю кращих рішень. Зверніться до elDoc вже сьогодні і почніть перетворювати свої документи на практичні знання.