Czym są inteligentne dokumenty i RAG
Inteligentne przetwarzanie dokumentów zamienia pliki w uporządkowaną, przeszukiwalną wiedzę. RAG wybiera właściwe materiały źródłowe i przekazuje je modelowi, aby odpowiedź lub generowany dokument opierały się na dowodach, a nie wyłącznie na pamięci modelu.
Kiedy są potrzebne
To podejście pasuje do akt prawnych, dokumentacji grantowej, procedur, instrukcji technicznych, badań i innych zbiorów, w których informacja jest cenna, lecz trudna do znalezienia lub porównania. Jest szczególnie przydatne, gdy odpowiedź musi wskazywać źródło.
Czym różnią się od sąsiednich rozwiązań
RAG pracuje głównie z wiedzą nieustrukturyzowaną lub częściowo ustrukturyzowaną. Warstwa semantyczna porządkuje miary i dane biznesowe. Graf wiedzy jawnie opisuje pojęcia i relacje. System agentowy może używać RAG, ale jakość wyszukiwania pozostaje osobnym problemem inżynierskim.
Jak budujemy systemy dokumentowe
Projektujemy pozyskiwanie plików, parsowanie, metadane, podział treści, wyszukiwanie, reranking, uprawnienia, cytowania i ewaluację jako jeden proces. Architektura wynika ze struktury dokumentów i pytań użytkowników, a nie z uniwersalnego przepisu na bazę wektorową.
Najczęstsze błędy
Typowe problemy to słabe parsowanie źródeł, utrata hierarchii dokumentu, przypadkowy podział treści, brak kontroli dostępu i ocena na podstawie kilku efektownych odpowiedzi. Potrzebny jest reprezentatywny zestaw pytań, pomiar wyszukiwania i jawne zachowanie przy braku dowodów.