Herausforderungen im Hintergrund
Beim Aufbau von RAG-Systemen (Retrieval Augmented Generation) wird die Vorverarbeitungsphase der Dokumente oft zum Leistungsengpass, insbesondere wenn es sich um Unternehmensdokumente in gemischten Formaten handelt.
Das Optimierungsprogramm von Kreuzberg
- Harmonisierung der BehandlungsverfahrenEine einzige Schnittstelle zur Verarbeitung von PDF/OCR/Office und anderen Formaten
- Beibehaltung des nativen TextesMaximale Erhaltung der ursprünglichen Dokumentstruktur und der semantischen Informationen
- Schnelle Integrationein paar Zeilen Code zur Einbindung in eine bestehende RAG-Vorverarbeitungspipeline
Spezifische Durchführungsmodalitäten
- architektonisches Design::
- Verwendung von Kreuzberg als Mikrodienst für die Dokumentenvorverarbeitung
- Ausgabe von standardisiertem Text für die anschließende Vektorisierung
- Beispiel für Code-Integration::
# RAG预处理环节 def preprocess_document(file_path): extractor = Kreuzberg() # 自动识别并处理各种格式 text = extractor.extract_text(file_path) # 执行必要的文本清洗 cleaned_text = clean_text(text) return cleaned_text - Leistungsoptimierung::
- Parallele Verarbeitung großer Stapel von Dokumenten
- Zwischenspeichern von Zwischenergebnissen verarbeiteter Dokumente
Bewertung der Effektivität
Im Vergleich zu herkömmlichen Lösungen kann der Einsatz von Kreuzberg:
- Verringerung der Formatkompatibilitätscodes über 50%
- Erhöhung des Dokumentenverarbeitungsdurchsatzes über 30%
- Senkung der Kosten für den Aufruf von OCR-Diensten
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelKreuzberg: Open-Source-Tool zum Extrahieren von Text aus beliebigen DokumentenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann der Aspekt der Dokumentenvorverarbeitung des RAG-Dienstes optimiert werden, um die Effizienz zu verbessern?
