テキストベクタライゼーションの技術原理と実装効果
LocalPdfChatRAGはSentenceTransformerモデルを使い、意味検索の精度を向上させる重要な技術であるドキュメントのベクトル化を実現している。このモデルはテキストコンテンツを768次元ベクトル空間の数値表現に変換し、余弦類似度計算によってコンテキストを考慮したコンテンツマッチングを実現する。実験データによれば、ベクトル検索は従来のキーワードマッチングと比較して、関連性スコアを40%向上させた。
このシステムには、情報の断片化を避けるための段落レベルのベクトルインデックス、新旧文書の影響のバランスをとるための動的な重み調整、クエリの応答速度を最適化するためのキャッシュメカニズムという、データ処理における3つの革新が盛り込まれている。テストでは、500ページの技術マニュアルのクエリ応答時間は3秒以内に制御され、最初の5つの結果の想起率は92%に達する。
この処理は、PDFフォーマットの制限を突破し、数式や表形式データなどの非構造化コンテンツを認識することができます。ユーザー設定の面では、エンジニアリング設計の柔軟性を反映し、専門分野のニーズに合わせて異なる事前学習モデル（all-MiniLM-L6-v2など）の切り替えをサポートしています。
この答えは記事から得たものである。LocalPdfChatRAG：マルチソースPDFドキュメントのローカルQ&Aをサポートするインテリジェントチャットツールについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " ベクトル化は、PDF文書の正確な検索を実現する中核技術です。
