Sémantické vyhledávání v bázi znalostí

Tento pracovní postup s názvem „Sémantické vyhledávání“ umožňuje uživatelům vyhledávat informace ve své soukromé bázi znalostí využitím pokročilých jazykových modelů a sémantických vyhledávacích technik. Je navržen tak, aby prohledával všechny naplánované domény, dokumenty a sekce Otázek & Odpovědí, a automatizoval získávání nejrelevantnějších informací v reakci na uživatelské dotazy.

Interakce s uživatelem a uvítací zpráva

Když uživatel otevře chatovací rozhraní, pracovní postup spustí uvítací zprávu:

• Message Widget zobrazí:

  👋 Vítejte v nástroji pro vyhledávání ve vaší soukromé bázi znalostí!
  Jsem tu, abych vám pomohl prohledávat dokumenty ve vaší soukromé bázi znalostí 📚. Prohledám všechny naplánované domény, soukromé dokumenty a sekce Otázek & Odpovědí, abych našel informace, které potřebujete.
  Jednoduše zadejte svůj dotaz a pojďme společně najít odpovědi! ✨🔍

Tato přívětivá zpráva pomáhá uživatele nasměrovat a vybízí je k zadání vyhledávacího dotazu.

Zpracování a rozšíření dotazu

1. Uživatelský vstup:
   Uživatel zadá dotaz prostřednictvím chatovacího pole.

2. Rozšíření dotazu:

   • Dotaz je odeslán do komponenty Rozšíření dotazu.
   • Poháněná jazykovým modelem OpenAI (konkrétně gpt-4o-mini) tato komponenta generuje až tři parafrázované nebo sémanticky podobné dotazy.
   • Cílem je zvýšit šanci na nalezení všech relevantních dokumentů, i když je původní formulace dotazu nejednoznačná nebo omezená.

Získávání dokumentů

• Rozšířené dotazy jsou předány komponentě Document Retriever.
• Tato komponenta prohledává soukromou bázi znalostí uživatele, včetně naplánovaných domén, dokumentů a sekcí Otázek & Odpovědí.
• Získá až 10 nejrelevantnějších dokumentů se zaměřením na obsah v hlavičkách <H1> pro maximální relevantnost kontextu.

Prezentace výsledků

• Získané dokumenty jsou předány do Document Widgetu, který je formátuje a prezentuje v přehledné chatovací podobě.
• Konečné výsledky jsou zpětně zobrazeny uživateli v chatovacím rozhraní.

Schéma pracovního postupu

flowchart LR
    A[Chat otevřen] --> B[Uvítací zpráva]
    B --> C[Zadání uživatelského dotazu]
    C --> D[Rozšíření dotazu\n(OpenAI LLM)]
    D --> E[Document Retriever]
    E --> F[Document Widget]
    F --> G[Chat Output]

Výhody a použití

• Automatizace: Pracovní postup automatizuje sémantické vyhledávání, šetří manuální úsilí a zajišťuje, že uživatelé vždy dostanou přívětivý, vedený zážitek.
• Škálovatelnost: Rozšiřováním dotazů a vyhledáváním ve všech relevantních zdrojích poskytuje workflow robustní pokrytí, takže je vhodný i pro rozsáhlé nebo složité báze znalostí.
• Přesnost: Využitím LLM pro parafrázování se snižuje riziko opomenutí informací kvůli formulaci dotazu.
• Uživatelská zkušenost: Okamžitá zpětná vazba a jasné instrukce dělají z nástroje uživatelsky přívětivé řešení i pro netechnické publikum.

Typické příklady použití:

• Interní správa znalostí pro týmy podpory
• Firemní portály pro vyhledávání v FAQ a dokumentech
• Automatizovaní asistenti pro soukromé či proprietární datasety

Díky spojení sémantického vyhledávání s rozšiřováním dotazů poháněným LLM tento pracovní postup zajišťuje, že uživatelé mohou efektivně získávat relevantní znalosti, což zvyšuje produktivitu i objevování informací.