MaxKB知識処理技術分析
MaxKBは、PDF解析、ウェブクローリング、フォーム認識のための20以上の文書アダプタを含むエンドツーエンドの文書処理パイプラインを構築する。処理の流れは、オリジナル文書→テキスト抽出→セマンティックチャンキング→ベクトル化→ナレッジインデックスの5段階に分かれている。本システムは適応型チャンキングアルゴリズムを採用し、文書の種類に応じてチャンクサイズを動的に調整します。技術特許によると、従来の固定チャンキング方式よりも18%高い再現率を実現しています。
ベクトル化セッションでは、OpenAIのtext-embedding-3-largeやオープンソースのbge-m3モデルなど、複数の埋め込みモデルの切り替えがサポートされている。知識インデックスはハイブリッドストレージアーキテクチャを採用し、転置インデックスとベクトルインデックスの両方を保持し、複合クエリに対するミリ秒レスポンスをサポートする。この技術を法律知識プラットフォームに適用した結果、契約条件の連想検索精度は92.7%に達した。
このシステムは、手動によるフィードバックを通じて処理パラメータを自動的に最適化する能動学習メカニズムを革新的に導入している。ナレッジグラフ可視化ツールは、エンティティ関係ネットワークの表示をサポートし、ユーザーが隠れた知識の関連性を発見することを支援します。
この答えは記事から得たものである。MaxKB：スマートなカスタマーサービスと社内ナレッジベースのための、すぐに使えるAIナレッジベースQ&Aシステムについて
