A medida que las organizaciones buscan cada vez más mejorar la toma de decisiones e impulsar la eficiencia operativa haciendo que el conocimiento contenido en documentos sea accesible a través de aplicaciones conversacionales, un ámbito de aplicación basado en RAG se ha convertido rápidamente en el enfoque más valioso y escalable. A medida que el avance de aplicaciones basadas en RAG continúa creciendo, las soluciones para procesar y ordenar los documentos que impulsan estas aplicaciones deben ponerse al día teniendo en cuenta la escalabilidad y la eficiencia. Hasta ahora, la preparación de documentos (por ejemplo, procedencia y fragmentación) para RAG dependía del avance y la implementación de funciones utilizando bibliotecas de Python que pueden resultar difíciles de dirigir y medrar.
Para acelerar el avance de aplicaciones de IA generativa, ahora ofrecemos funciones SQL para preparar archivos PDF y otros documentos para IA. Tras el anuncio de la disponibilidad universal de Cortex Searchnos complace anunciar dos nuevas funciones de preprocesamiento de documentos:
y
Estas funciones agilizan la preparación de documentos, como archivos PDF, preparándolos para la IA. Los datos preparados para la IA son secreto para ofrecer valencia a través de una aplicación RAG. Una vez que los documentos estén listos para la IA, se pueden introducir en un motor RAG, lo que prosperidad la calidad universal de la aplicación de IA.
Imagine que desea proporcionar a un equipo de ventas una aplicación conversacional que utiliza un maniquí de verbo prócer (LLM) para reponer preguntas sobre la cartera de productos de su empresa. Hexaedro que un LLM previamente capacitado por sí solo carecerá de una experiencia profunda en los productos de su empresa, es probable que las respuestas generadas sean incorrectas y sin valencia. Para proporcionar respuestas precisas, los desarrolladores pueden utilizar una casa basada en RAG, donde el LLM recupera conocimiento interno relevante de documentos, wikis o preguntas frecuentes ayer de producir una respuesta. Sin incautación, para que estos documentos mejoren la calidad de RAG, el contenido debe extraerse, dividirse en bloques más pequeños de contenido (fragmentos), como párrafos o secciones de documentos, e incrustarse como vectores para la recuperación semántica. Una vez que se completa el preprocesamiento, se puede iniciar el motor RAG.
En otras palabras, su RAG es tan bueno como sus capacidades de búsqueda, la búsqueda es tan buena como los fragmentos de datos que indexa y contar con una procedencia de texto de entrada calidad es fundamental para todo esto.
Ofrezca los resultados más relevantes
Búsqueda de corteza es un servicio totalmente administrado que incluye engendramiento integrada de integración y delegación de vectores, lo que lo convierte en un componente crítico de los sistemas RAG de nivel empresarial. Como alternativa de búsqueda híbrida que combina la coincidencia exacta de palabras secreto con la comprensión semántica, prosperidad la precisión de la recuperación, capturando información relevante incluso cuando las consultas están formuladas de modo diferente.
Este enfoque híbrido permite que los sistemas RAG brinden respuestas más precisas y contextualmente relevantes, ya sea que la consulta se centre estrictamente en términos específicos o explore conceptos más abstractos. Por ejemplo, una consulta híbrida como «auriculares SKU: ABC123» priorizará los resultados con una coincidencia exacta en «ABC123» y al mismo tiempo arrojará resultados relacionados sobre auriculares, electrónica, música y más. Esto significa que cada consulta puede ofrecer resultados semánticamente similares, así como coincidencias precisas para términos específicos, como SKU de productos o ID de empresas.
Esta capacidad es particularmente valiosa cuando los documentos se preparan mediante procedencia y fragmentación de texto teniendo en cuenta el diseño, lo que ayuda a avalar que el contenido esté estructurado de modo óptima para su recuperación. Al simplificar el preprocesamiento de documentos a través de funciones SQL breves, los ingenieros de datos pueden preparar de modo valioso archivos PDF y otros documentos para la IA genérica sin la privación de escribir funciones Python largas y complejas. Este proceso simplificado reduce significativamente el tiempo y el esfuerzo necesarios para preparar los documentos para la IA.
El preprocesamiento de documentos es fundamental para crear aplicaciones RAG exitosas, con PARSE_DOCUMENT y SPLIT_TEXT_RECURSIVE_CHARACTER como pasos importantes en este proceso. Estas nuevas funciones reducen significativamente la complejidad y el tiempo necesarios para el preprocesamiento de documentos. Esto hace que sea más rápido y sencillo preparar documentos para su uso en los chatbots de RAG, lo que ayuda a las organizaciones a crear y mejorar rápidamente sus soluciones impulsadas por IA, todo interiormente de Snowflake.