AIは大量のデータを数秒で解析できますが、出力に適したデータは一部のみです。「ドキュメントからテキスト」コンポーネントは、リトリーバーから取得されたデータの処理方法やテキストへの変換方法をコントロールできます。

ドキュメントからテキストコンポーネントは、入力された知識ドキュメントをプレーンテキスト形式へ変換するために設計されています。これは、テキストデータがさらなる処理や分析、あるいは言語モデルへの入力として必要となるAI・データ処理ワークフローで特に有用です。

コンポーネントの機能

このコンポーネントは、1つまたは複数の構造化ドキュメント（HTML、Markdown、PDFなどのサポート形式）からテキストコンテンツを抽出します。どの部分をエクスポートするか、メタデータを含めるか、セクションやヘッダーの扱い方などを細かく指定できます。出力は抽出されたテキストを含む統一メッセージオブジェクトとなり、要約、分類、質問応答などの後続タスクにすぐ利用可能です。

入力項目

このコンポーネントは、いくつかの設定可能な入力を受け付けます。

利用可能なコンテンツタイプ： H1, H2, H3, H4, H5, H6, 段落
メタデータオプション： 著者、Product、BreadcrumbList、VideoObject、BlogPosting、FAQPage、WebSite、opengraph

出力

このコンポーネントは以下の出力を生成します。

• メッセージ：変換されたテキストと含まれるメタデータを格納したメッセージオブジェクト

主な特徴と有用性

• 柔軟なコンテンツ抽出：どの部分を抽出するかを細かく指定可能（例：主要ヘッダーと段落のみ、または全ての内容）
• メタデータの付加：希望に応じて著者、製品、構造化データなどリッチなメタデータも追加可能。下流での文脈付加に有用
• トークン制限管理：最大トークン数を設定し、下流モデル要件に合わせて出力サイズを調整
• 抽出戦略のカスタマイズ：
  • ドキュメントを連結し、最初からトークン上限まで埋める：最初のドキュメントから順に優先して出力を埋める
  • 各ドキュメントから均等に含める：複数ドキュメントから均等に内容を抽出し、トークン制限内でバランスを取る
• スマートなセクション処理：フッターをスキップしたり、クエリに最も関連するセクションから抽出を開始するなど、より関連性の高いテキスト抽出が可能

主なユースケース

• AIモデル用ナレッジベースの前処理（例：埋め込みやインデックス作成前）
• 大規模ドキュメントの要約・圧縮（関連部分のみ抽出）
• チャットボットや検索エンジン等NLPパイプラインへの構造化コンテンツ投入
• テキストとメタデータを組み合わせたハイブリッド検索システムの構築

機能一覧表

戦略について

Botはテキスト出力を作成するために多数のドキュメントをクロールする場合があります。戦略設定により、複数ドキュメントをトークン制限内でどのように活用するかをコントロールできます。

現在、選択できる戦略は2つです：

• 各ドキュメントから均等に含める：見つかった全てのドキュメントを均等に利用
• ドキュメントを連結し、最初からトークン上限まで埋める：ドキュメントを関連度順に連結

Document to Textコンポーネントをフローに接続する方法

このコンポーネントは「トランスフォーマー」型で、2つの出力間を橋渡しします。Document to Textは、リトリーバーコンポーネントの出力（Documents）を受け取ります。

• ドキュメントリトリーバー – 接続されたナレッジソース（ページ、ドキュメント等）から知識を取得
• URLリトリーバー – ボットが知識を取得すべきURLを指定
• GoogleSearch – ボットにウェブ検索能力を付与

取得した知識は、トランスフォーマーを通して読みやすいMarkdownテキストに変換されます。このテキストは、分割、ウィジェット、各種出力など、テキスト入力を必要とする他のコンポーネントに接続できます。

以下は、Document to Textコンポーネントを使用し、ドキュメントリトリーバーとAIジェネレーター間を橋渡しする例です。