MaxKB Wissensverarbeitung Technologieanalyse
MaxKB baut eine End-to-End-Pipeline für die Dokumentenverarbeitung auf, die mehr als 20 Dokumentenadapter für PDF-Parsing, Web-Crawling und Formularerkennung enthält. Der Verarbeitungsablauf ist in fünf Stufen unterteilt: Originaldokument → Textextraktion → semantisches Chunking → Vektorisierung → Wissensindizierung. Das System verwendet einen adaptiven Chunking-Algorithmus, um die Chunk-Größe dynamisch an den Dokumententyp anzupassen. Das Technologiepatent zeigt, dass die Wiedererkennungsrate um 18% höher ist als bei der herkömmlichen festen Chunking-Methode.
In der Vektorisierungssitzung werden mehrere Einbettungsmodellwechsel unterstützt, darunter das text-embedding-3-large-Modell von OpenAI und das Open-Source-Modell bge-m3. Der Wissensindex verwendet eine hybride Speicherarchitektur, verwaltet sowohl einen invertierten Index als auch einen Vektorindex und unterstützt die Beantwortung zusammengesetzter Abfragen im Millisekundenbereich. Nach der Anwendung dieser Technologie auf eine juristische Wissensplattform erreicht die Genauigkeit der Assoziationsabfrage von Vertragsbedingungen 92,7%.
Das System führt auf innovative Weise einen aktiven Lernmechanismus ein, um die Verarbeitungsparameter durch manuelles Feedback automatisch zu optimieren. Das Tool zur Visualisierung des Wissensgraphen unterstützt die Anzeige des Beziehungsnetzes zwischen den Entitäten und hilft den Nutzern bei der Entdeckung verborgener Wissenszusammenhänge, eine Fähigkeit, die sich insbesondere im Bereich der pharmazeutischen Forschung und Entwicklung als nützlich erwiesen hat.
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