“Which of our contracts carry a termination penalty?” zní jako úkol pro AI agenta, a tak i je, ale ne čtením smluv. Agent, který otevře každý soubor, aby na to odpověděl, spotřebuje svůj kontext na 297 irelevantních dokumentů a stále musí spoléhat na to, že si všiml klauzule v dalších třech. S GroupDocs.Search.Mcp běžícím lokálně v Dockeru, Claude Desktop, Cursor nebo Copilot indexuje složku jednou, zeptá se indexu, které smlouvy odpovídají, a čte jen klauzule:
Které ze svých smluv zmiňují ukončovací pokutu? Uveďte klauzuli u každé z nich.
Step‑by‑step verze s konfigurací a řešením problémů je v dokumentaci: Jak klást otázky napříč složkou smluv pomocí AI agenta.
Co se pokazí, když agent čte vše?
Tři věci, v rostoucím pořadí nebezpečí. Je to pomalé a drahé: každá smlouva prochází kontextovým oknem pokaždé, když se zeptáte. Dojde k nedostatku místa: po několika desítkách dlouhých dokumentů vypadnou ty první z okna nebo jsou shrnuty, a ve shrnutí může chybět klauzule. A selže tiše: „Našel jsem dvě smlouvy s ukončovací pokutou“ zní stejně, ať už agent zkontroloval všech 300, nebo jen přelétl 40. V odpovědi není uvedeno, které to jsou.
Index odstraní první problém a odhalí třetí. Otázka „které soubory obsahují tato slova“ má přesnou odpověď a vyhledávací nástroj ji vrátí s počtem, který můžete ověřit.
Jak vypadá správná sekvence?
Indexujte jednou, vyhledejte, pak si přečtěte shody. Zde je, co server v našem testu vrátil proti pěti syntetickým smlouvám: dvě s klauzulí o pokutě a jedna NDA, která zmiňuje obě slova, ale vylučuje pokutu.
-> add_to_index {"documentsPath":"contracts","indexName":"contracts"}
<- Indexed 'contracts' into index 'contracts': 5 document(s) added,
5 in the index.
-> search {"query":"termination penalty","indexName":"contracts"}
<- { "documentsFound": 0,
"hint": "Unquoted words separated by spaces do not match. Search the
phrase as \"termination penalty\", or combine the words with
AND / OR, e.g. termination AND penalty." }
-> search {"query":"termination AND penalty","indexName":"contracts"}
<- documentsFound 3: acme-master-services-agreement.pdf,
globex-consulting-agreement.docx, initech-nda.docx
-> get_text_fragments {"query":"\"termination penalty\"",...}
<- === contracts/acme-master-services-agreement.pdf ===
…a termination penalty of three monthly fees applies, payable
within 30…
=== contracts/globex-consulting-agreement.docx ===
…Early termination penalty: the Client pays 50 percent of the fees…
Co nás učí tři výsledky?
První dotaz selhal a server řekl proč. V GroupDocs.Search se slova oddělená mezerou bez uvozovek neshodují jako fráze. Místo vrácení prostého nuly server připojí hint vysvětlující opravu a agent se při dalším volání opraví. To je nejčastější první chyba a je řešena přímo v odpovědi.
AND našel tři, fráze našla dvě. AND se vyhodnocuje po dokumentu. Initech NDA obsahuje obě slova ve větě „There is no fee and no penalty associated with termination of this NDA“. Model, který čte jen výsledek vyhledávání, by jej započítal; při čtení úryvku NDA hlásí samostatně jako smlouvu, která výslovně vylučuje pokutu. Tento rozdíl je celou hodnotou třetího volání.
Formáty nehrály roli. Shody přišly z PDF a DOCX a TXT smlouva ležela ve stejném indexu. Engine indexuje 82 formátů, takže složka, která se během deseti let rozrostla o různé nástroje, odpovídá na jednu otázku.
Volání v pořadí
user agent Search MCP server
| "Which contracts mention a termination penalty?" |
|---------------->| |
| |-- add_to_index (once) ------------------>|
| |-- search {"query":"termination AND |
| | penalty"} -------------------->|
| |<- 3 files --------------------------------|
| |-- get_text_fragments {"query": |
| | "\"termination penalty\""} ----------->|
| |<- the two clauses, with context ----------|
|<- "Acme: 3 monthly fees (12.3). Globex: 50% of remaining |
| fees. Initech NDA: explicitly no penalty." |
Po prvním indexování každá nová otázka stojí dva požadavky bez ohledu na počet smluv. „Which contracts have a force majeure clause?“ je "force majeure". „Which leases renew automatically?“ je renewal OR renews, a úryvek říká „renews automatically for 12 months unless notice is given“. Klauzule o výpovědních lhůtách je terminat? AND notice, kde ? představuje jeden znak a odpovídá terminate.
Kde člověk zůstává v cyklu
Nejedná se o revizi smluv a nemělo by se to tak tvářit. Index najde a cituje text; agent shrne to, co citoval. Dvě návyky ho udržují poctivého. Požadujte citaci u každého tvrzení, aby špatné shrnutí bylo viditelné vedle věty, kterou špatně přečetl. A požadujte i téměř‑shody, „seznamte smlouvy, které zmiňují slova bez klauzule“, protože tam je nejvíce potřeba lidský úsudek.
Poctivá omezení
- V evaluačním režimu index obsahuje maximálně 100 dokumentů a vyhledávání vrací maximálně 10, a každá odpověď to uvádí. Zavolejte
get_license_statuspřed skutečným během, protože omezovaná odpověď vypadá kompletně. - Naskenované smlouvy bez textové vrstvy jsou indexovány jen podle vlastností souboru; OCR není k dispozici.
- Full‑textové vyhledávání odpovídá slovům: agent musí používat slovník smlouvy nebo zkoušet varianty.
- Odstranění jednoho souboru z indexované složky není podporováno; odstraňte složku a přidejte zpět, co potřebujete.
Často kladené otázky
Může AI agent prohledat všechny moje smlouvy, aniž by je nahrával?
Ano. Index je vytvořen a prohledáván v kontejneru na vašem počítači; do modelu se dostanou jen citace klauzulí, které agent uvede.
Kolik smluv může zvládnout?
Licencováno, tolik, kolik dovolí váš disk a paměť; index se vytvoří jednou a aktualizuje se inkrementálně. Evaluační režim končí při 100 dokumentech na index.
Proč moje vyhledávání dvou slov nic nevrátilo?
Slova bez uvozovek se neshodují jako fráze. Uveďte je v uvozovkách, "termination penalty", nebo spojte slova pomocí AND; serverův hint říká totéž.
Jděte hlouběji
- Dokumentace, kanonický návod: Jak klást otázky napříč složkou smluv pomocí AI agenta
- Dokumentační hub: GroupDocs.Search MCP Server
- Začněte zde: Potřebujete vektorovou databázi k otázkám o složce dokumentů?
- Související: Základní odpovědi z vašich souborů: citujte úryvek, ne paměť modelu
- Související: grep neumí číst PDF: dejte svému kódovacímu agentovi index dokumentů
- Související: Prohledejte archiv e‑mailů pomocí AI agenta: PST, MSG, EML a přílohy uvnitř
- Související: Paměť projektu pro AI agenty: jeden index na projekt, udržovaný aktuální
- On‑premise a bezpečnostní model: 3 architektury pro AI zpracování dokumentů a ta, která drží soubory uvnitř vaší sítě
- Otázky: GroupDocs Search forum
- Zdroj: GroupDocs.Search.Mcp on GitHub