Desafios do histórico
Ao criar sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation), a fase de pré-processamento de documentos geralmente se torna um gargalo de desempenho, especialmente quando se lida com documentos corporativos de formato misto.
Programa de otimização de Kreuzberg
- Harmonização dos processos de tratamentoInterface única para lidar com PDF/OCR/Office e outros formatos
- Retenção de texto nativoMaximizar a preservação da estrutura original do documento e das informações semânticas
- Integração rápida: algumas linhas de código para incorporar em um pipeline de pré-processamento RAG existente
Métodos específicos de implementação
- projeto arquitetônico::
- Uso do Kreuzberg como um microsserviço de pré-processamento de documentos
- Saída de texto padronizado para vetorização subsequente
- Exemplo de integração de código::
# 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 - Ajuste de desempenho::
- Permitir o processamento paralelo de grandes lotes de documentos
- Armazenar em cache os resultados intermediários dos documentos processados
Avaliação da eficácia
Em comparação com as soluções tradicionais, o uso do Kreuzberg pode ser:
- Redução dos códigos de compatibilidade de formato acima de 50%
- Aumentar o rendimento do processamento de documentos acima de 30%
- Reduzir o custo de chamar os serviços de OCR
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Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como otimizar o aspecto de pré-processamento de documentos do serviço RAG para aumentar a eficiência?
