Căutare Semantică în Baza de Cunoștințe

Acest flux de lucru, intitulat „Căutare Semantică”, permite utilizatorilor să caute informații în baza lor privată de cunoștințe folosind modele lingvistice avansate și tehnici de căutare semantică. Este conceput pentru a scana toate domeniile programate, documentele și secțiunile Q&A, automatizând recuperarea celor mai relevante informații ca răspuns la interogările utilizatorilor.

Interacțiunea Utilizatorului și Mesaj de Bun Venit

Când un utilizator deschide interfața de chat, fluxul declanșează un mesaj de bun venit:

• Widget Mesaj afișează:

  👋 Bine ai venit la Instrumentul de Căutare în Baza de Cunoștințe Privată!
  Sunt aici să te ajut să cauți în documentele bazei tale de cunoștințe private 📚. Voi scana toate domeniile programate, documentele private și secțiunile Q&A pentru a găsi informațiile de care ai nevoie.
  Pur și simplu introdu interogarea ta și haide să începem să găsim răspunsurile! ✨🔍

Acest mesaj prietenos ajută la orientarea utilizatorilor și îi ghidează să introducă interogarea de căutare.

Procesarea și Extinderea Interogării

1. Introducerea Utilizatorului:
   Utilizatorul trimite o interogare prin câmpul de introducere din chat.

2. Extinderea Interogării:

   • Interogarea este trimisă către un component de Extindere Interogare.
   • Alimentat de un model de limbaj OpenAI (specific, gpt-4o-mini), acest component generează până la trei interogări parafrazate sau semantic similare.
   • Scopul este de a crește șansele de a recupera toate documentele relevante, chiar și atunci când formularea inițială a interogării este ambiguă sau limitată.

Recuperarea Documentelor

• Interogările extinse sunt transmise către un Document Retriever.
• Acest component caută în baza de cunoștințe privată a utilizatorului, incluzând domenii programate, documente și secțiuni Q&A.
• Extrage până la 10 dintre cele mai relevante documente, concentrându-se pe conținutul din anteturile <H1> pentru a maximiza relevanța contextului.

Prezentarea Rezultatelor

• Documentele recuperate sunt transmise către un Widget Document, care le formatează și le prezintă într-un mod prietenos pentru chat.
• Rezultatele finale compilate sunt afișate utilizatorului în interfața de chat.

Diagrama Fluxului de Lucru

flowchart LR
    A[Chat Opened] --> B[Welcome Message]
    B --> C[User Query Input]
    C --> D[Query Expansion\n(OpenAI LLM)]
    D --> E[Document Retriever]
    E --> F[Document Widget]
    F --> G[Chat Output]

Beneficii și Cazuri de Utilizare

• Automatizare: Fluxul automatizează căutarea semantică, economisind efort manual și asigurând că utilizatorii primesc mereu o experiență prietenoasă și ghidată.
• Scalabilitate: Prin extinderea interogărilor și căutarea în toate sursele relevante, fluxul oferă acoperire robustă, fiind potrivit pentru baze de cunoștințe mari sau complexe.
• Acuratețe: Folosirea LLM-urilor pentru parafrazare reduce riscul de a omite informații din cauza formulării interogării.
• Experiență Utilizator: Feedback-ul imediat și instrucțiunile clare fac instrumentul ușor de folosit, chiar și pentru publicul non-tehnic.

Cazuri tipice de utilizare:

• Management intern al cunoștințelor pentru echipe de suport
• Portaluri de căutare FAQ și documente la nivel de companie
• Asistenți automatizați pentru seturi de date private sau proprietare

Prin integrarea căutării semantice cu extinderea interogărilor alimentată de LLM, acest flux de lucru asigură acces rapid și eficient la cunoștințele relevante, crescând productivitatea și facilitând descoperirea informațiilor.