エンタープライズドキュメントインテリジェンス[Vol.1 #B00]は、検索拡張生成(RAG)が常に最善のソリューションではないことを明らかにしています。サポートリクエストがキューに入り、直感はプロンプトを送信することですが、6つの安価な手法がよりよく機能することが多いです。正確な一致はクリーンな識別子を処理し、スペル修正は簡単なエラーを解決し、キーワード検索は専門家によって検証された語彙をカバーし、埋め込みは語彙のギャップに対処します。ほとんどのリクエストはこれらの手法で数ミリ秒で解決され、それぞれがその推論を説明します。エンジニアリングの課題は、ケースを解決する最も低い段階に到達することです。

この投稿は、実際のドキュメント問題を検討しています：リクエストの分類、自由テキストと参考文献の一致、テーブルの読み取り、OCRノイズのクリーニング、データを離れることができない場合のローカルでのモデルの実行。シリーズが新しいですか？完全な範囲については、Towards Data ScienceでAngela ShiとKezhan Shiの著者ページを訪れてください。

6つのパターンが作業中に浮上しました：スペルとOCRノイズは解析、質問解析、および検索に影響を与えます；'私は知りません'のリクエストは、4つのブロックすべてから証拠が必要です；テーブルは表現、検索、および生成の選択を必要とします；忠実なモックは、契約に基づくすべてのコンポーネントにわたって重要です。1つの記事ではこれを十分にカバーできなかったため、クロスカッティングビューを提供するボーナス記事があります。

代替パイプラインの形状も探索に値します。FAQコーパス（チーム設計）は解析を簡素化し、検索をキャッシュにします。ディスパッチされたアーキテクチャは、自律エージェントではなく、名前付きルートを使用します。ボーナス記事は、これらの代替形状を明示的に、暗示的にではなく、明示的に説明します。

主要エンティティ：会社：Towards Data Science | 人物：Angela Shi, Kezhan Shi

よくある質問：企業は、より簡単なNLP手法ではなく、RAGを使用するべきですか？

RAGは高価で遅いです。6つの安価な手法が十分なことが多いです：クリーンな識別子に対する正確な一致、軽微なエラーに対するスペル修正、専門用語に対するキーワード検索、ギャップに対する埋め込み。ほとんどのリクエストは、明確な説明とともに、数ミリ秒でこれらの手法で解決されます。エンジニアリングの技術は、問題を解決する最も低い段階を選択することです。

FAQ Q: 企業は、より簡単なNLP手法ではなく、RAGを使用するべきですか？

FAQ A: RAGは高価で遅いです。6つの安価な手法が十分なことが多いです：クリーンな識別子に対する正確な一致、軽微なエラーに対するスペル修正、専門用語に対するキーワード検索、ギャップに対する埋め込み。ほとんどのリクエストは、明確な説明とともに、数ミリ秒でこれらの手法で解決されます。エンジニアリングの技術は、問題を解決する最も低い段階を選択することです。