為什麼 elDoc 選擇 MongoDB、Apache Solr 與 Qdrant 進行智能文件自動化與 AI 搜尋？

現代文件環境的需求早已超越簡單儲存或基礎關鍵字搜尋。隨著大型語言模型（LLM）、AI 自動化與基於 RAG 的文件智慧快速崛起，企業如今需要能提供以下能力的平台：

• 可高速存取大型文件庫
• 具備語意理解能力，而非僅是文字擷取
• 能理解脈絡、意義與關聯性的智能搜尋
• 為向量、嵌入與機器推理設計的 AI 原生儲存方式
• 在雲端與本地端均具備企業級可靠度、可擴充性與安全性

如今企業希望文件卓越平台能像完整的 AI 助理：可回答問題、比對文件、偵測不一致、分類內容，並即時提供洞察。要達到這樣的智慧水平，後端系統必須不僅快速、具備容錯能力，同時還能支援 LLM 工作負載、向量搜尋、持續索引與大規模中繼資料處理。

elDoc 正是為這個全新時代而打造。

為提供新世代的文件智慧，elDoc 採用現代化、AI 原生的技術架構，並以業界領先的企業級開源技術為基礎。MongoDB、Apache Solr 與 Qdrant 之所以被選用，是因為它們能支援 LLM 處理、多模態 AI、語意搜尋與智能文件自動化日益成長的需求。本文將說明 elDoc 為何使用 MongoDB、Apache Solr 與 Qdrant 作為核心引擎，以及它們如何協同運作，打造安全、可擴充、可支援 LLM 的文件卓越平台，並為 AI 驅動組織的未來做好準備。

MongoDB：elDoc 中繼資料與文件儲存的核心支柱

MongoDB 是 elDoc 儲存架構的核心，同時負責中繼資料儲存與文件儲存（透過 GridFS）。

為什麼 elDoc 使用 MongoDB

✔ 可輕鬆擴展
其內建的垂直與水平擴展能力（即便在社群版中）讓 elDoc 能從數千份文件擴展到多 TB 文件庫，而無需重新設計架構。

✔ 內建高可用性
複製集可提供自動故障轉移、冗餘與高容錯能力，這對需要高可用性的企業至關重要。

✔ 彈性高的無模式模型
文件會演變、格式會變化、中繼資料會增加。
MongoDB 讓 elDoc 能以零停機、零風險遷移的方式，儲存動態、複雜且不斷演變的資料結構。

✔ 生態系完整，整合度高

• 官方 Java 驅動
• GridFS 支援大型二進位文件儲存
• 與 Jakarta EE 服務高度相容
• 為 elDoc 採用的 Rocky Linux 9 進行最佳化

✔ 高速中繼資料查詢的進階索引能力
包含複合索引、部分索引、TTL、地理空間索引與全文索引。

✔ 支援多租戶架構
可透過資料集或資料庫分離租戶，確保清晰隔離。

✔ 可在任何環境運行
支援本地端、Docker、Kubernetes、混合環境或雲端部署。

✔ 經過高負載環境驗證
全球廣泛使用，能在 TB 級工作負載下保持穩定效能。

🧩 MongoDB 為 elDoc 打造穩定、可擴充且面向未來的資料基礎。

2) Apache Solr：企業級全文搜尋與關鍵字索引

當 MongoDB 處理文件結構時，Apache Solr 則負責文字檢索的智慧運算。Solr 提供 elDoc 超高速的全文搜尋引擎。

為何 elDoc 選用 Solr

✔ 自動內容擷取（透過 Apache Tika）
Solr 可從數百種文件類型中擷取文字，包括 PDF、DOCX、XLSX、PPTX、電子郵件、影像（OCR）等。

✔ 企業級搜尋功能

• 關鍵字搜尋
• 詞根與詞形還原
• 搜尋權重與相關性排序
• 同義詞處理
• 分面搜尋
• 篩選功能
• 文字高亮顯示
• 語言正規化

✔ 巨量文件的高效能搜尋
可對數百萬文件建立索引，即時返回搜尋結果，延遲極低。

✔ 分散式與高韌性架構
SolrCloud 架構支援分片、資料複製與水平擴充，非常適合全球企業資料庫。

✔ 值得信賴的開源技術
已被財富 500 強企業以及無數政府與企業系統採用。

✔ 簡單且可靠的整合方式
elDoc 透過穩定的 REST API 與 Solr 通訊，確保生產環境中效能可預測。

🔍 Apache Solr 確保 elDoc 使用者無論資料庫規模多大，都能獲得精準、快速且智慧的全文搜尋。

3) Qdrant：以 AI 驅動的向量搜尋，用於語義理解

當組織需要語義搜尋、LLM 推理或 AI 文件理解時，單靠關鍵字搜尋已不足以應對需求。

這就是 Qdrant 發揮關鍵作用的地方。

為何 elDoc 選用 Qdrant

✔ 專為 RAG、向量嵌入與 AI 原生搜尋設計
Qdrant 專為現代 AI 使用案例設計，非常適合 elDoc 的需求：

• LLM 驅動的文件助理
• 深度語義搜尋
• 跨文件推理
• 智慧文件群組
• 相似性偵測
• AI 文件分類

✔ 混合搜尋能力
結合向量與元資料篩選，提供高度情境化與相關性的搜尋結果。

✔ 高效能且極具擴充性

• HNSW 索引
• 磁碟型集合
• 可處理數百萬甚至數十億的向量嵌入
  非常適合大規模企業檔案庫。

✔ 開源且具企業就緒能力
採用靈活授權，社群驅動創新，並提供企業級支援選項。

✔ 與 elDoc 後端輕鬆整合
官方 Java 客戶端與簡單 API 設計，確保無縫效能。

✔ 快速成長的生態系統
擁有完整文件、持續更新與長期可行性。

🧠 Qdrant 讓 elDoc 的 AI 文件智慧遠超傳統搜尋，實現真正的語義理解。

這三個引擎在 elDoc 中如何協同運作？

elDoc 將這些技術整合到單一的 AI 原生架構中：

• MongoDB 用於儲存與管理結構化元資料、權限以及大型二進位檔案。
• Apache Solr 對抽取的文字建立索引，以提供快速的全文及關鍵字搜尋。
• Qdrant 儲存由 LLM 生成的向量嵌入，用於語義搜尋、相似性比對以及 RAG 工作流程。

結合起來，它們提供：

✔ 全方位極速搜尋
傳統關鍵字搜尋（由 Solr 驅動）與深度語義搜尋（由 Qdrant 驅動）協同運作，即使在數百萬份文件中，也能立即提供具情境感知的結果。

✔ 穩定高效的大規模儲存能力
MongoDB 確保具有彈性、可擴充的儲存能力，可輕鬆處理大量檔案、複雜元資料與多租戶環境。

✔ 企業級權限管理、治理與稽核能力
文件存取、版本控制、使用者角色與稽核追蹤，在平台所有元件中保持一致、安全，且完全可追蹤。

✔ AI 驅動的理解、推理與文件智慧
Qdrant 與 LLM 處理能力讓 elDoc 能理解文件含義、偵測關聯、比較文件、群組內容，並支援進階 RAG 工作流程。

✔ 面向未來的可擴充性，支援雲端、混合與本地部署
elDoc 架構設計可隨組織需求成長，無論部署於安全資料中心、私有雲，或搭配本地 LLM 的完全隔離本地環境。