Das Subsystem für die Dokumentenverarbeitung von Simba verwendet verteilte Celery-Warteschlangen, um ein asynchrones Echtzeit-Parsing von Multiformat-Dokumenten zu erreichen. Die Engine unterstützt die automatische Konvertierung von 15 Dokumentenformaten wie Markdown, PDF, Word usw., verarbeitet gescannte Dokumente mittels OCR-Technologie und nutzt innovativ LLM für die strukturierte Extraktion von Formularinhalten. Der Verarbeitungsprozess umfasst Qualitätskontrollmechanismen, einschließlich Formatüberprüfung, Inhaltsdopplung und semantische Integritätsprüfung.
In typischen Anwendungsszenarien kann das System 50 technische Standarddokumente pro Minute mit einer Genauigkeitsrate von bis zu 98,71 TP3T verarbeiten. Die Parsing-Ergebnisse bilden automatisch einen dreifachen Index: Speicherung des Originaltextes für eine genaue Suche, Vektorisierung der Chunks zur Unterstützung der semantischen Suche und Extraktion der Wissensgraphenbeziehungen für assoziative Schlussfolgerungen. Durch dieses Verarbeitungsparadigma wird der ETL-Zeitaufwand der traditionellen Dokumentenverwaltung von Stunden auf Minuten reduziert.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSimba: ein Wissensmanagementsystem für die Organisation von Dokumenten, das sich nahtlos in jedes RAG-System integrieren lässt.Die
