האם אתה צריך מסד נתונים וקטורי כדי לשאול שאלות על תיקייה של מסמכים?
התשובה המוגדרת כברירת מחדל ל’תן לסוכן לענות מהמסמכים שלי’ היא צינור הטמעה ומסד נתונים וקטורי. עבור תיקייה של חוזים, דוחות או דואר, סוכן עם חיפוש טקסט מלא ואינדקס מקומי מספק תשובות מבוססות, מצוטטות עם פחות מכשור משמעותי.
זיכרון פרויקט עבור סוכני AI: אינדקס אחד לכל פרויקט, נשמר עדכני
סוכן שקורא מחדש את מסמכי הפרויקט בתחילת כל סשן מבזבז זמן והקשר. אינדקס בשם, מתמשך הוא הזיכרון של הסוכן לתיקייה: נבנה פעם אחת, מתעדכן בקריאה אחת כאשר הקבצים משתנים, נפרד לכל פרויקט.
למה סוכן AI לא צריך לקרוא 300 חוזים כדי לענות על שאלה אחת
סוכן שמענה על ‘אילו חוזים מזכירים X’ על ידי פתיחת כל קובץ שורף את ההקשר שלו ועדיין מפספס דברים. אינדקס עונה על אילו קבצים תואמים בקריאה אחת, והסוכן קורא רק את הסעיפים החשובים.
תשובות מבוססות מהקבצים שלך: צטט את הקטע, לא את זיכרון המודל
הדבקת מסמכים בצ’אט ממלאת את ההקשר בטקסט שהשאלה אינה זקוקה לו, והתשובה מתרחקת מהמקור. קטעים מאינדקס מקומי נותנים לסוכן רק את הקטעים המתאימים, כך שכל תשובה יכולה לצטט את מה שהיא מתבססת עליו.
בניית פתרון חיפוש טקסט מלא ב-Java
חיפוש בטקסט מלא הוא דרך לחפש טקסט/שאילתה בתוך אוסף של מסמכים. גישה זו מוצאת במהירות את כל המופעים של מונח/ביטוי והיא פועלת באמצעות אינדקסים של טקסט. במאמר זה, נלמד כיצד לחפש באופן תכנותי טקסט מלא במסמכים באמצעות Java.
בנה את פתרון החיפוש המלא שלך ב-C#
חיפוש בטקסט מלא הוא בעצם דרך מתקדמת יותר לחפש טקסט/שאילתה על פני אוסף מסמכים. גישה זו מוצאת במהירות את כל המופעים של מונח והיא פועלת באמצעות אינדקסים של טקסט. במאמר זה, נלמד כיצד לחפש באופן תכנותי טקסט מלא במסמכים באמצעות C#.
