Translations:FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots/31/de: Difference between revisions

Latest revision as of 07:23, 20 February 2025

Information about message (contribute)

This message has no documentation. If you know where or how this message is used, you can help other translators by adding documentation to this message.

Message definition (FACTS About Building Retrieval Augmented Generation-based Chatbots)

'''Handling multi-modal data''': Enterprise data is multi-modal. Handling structured, unstructured, and multi-modal data is crucial for a versatile RAG pipeline. From our experience, if the structure of the document is consistent and known apriori (like those found in EDGAR databases for SEC filings data in financial earnings domain that Scout bot was handling), implementing section-level splitting, using the section titles and subheadings and incorporating those in the context of chunks improves retrieval relevancy. We also found solutions like Unstructured.io, which specialize in extracting and structuring content from PDFs, helpful in parsing and chunking unstructured documents with context.

Umgang mit multimodalen Daten: Unternehmensdaten sind multimodal. Der Umgang mit strukturierten, unstrukturierten und multimodalen Daten ist entscheidend für eine vielseitige RAG-Pipeline. Aus unserer Erfahrung, wenn die Struktur des Dokuments konsistent und im Voraus bekannt ist (wie die in EDGAR-Datenbanken für SEC-Einreichungsdaten im Bereich der finanziellen Gewinnberichte, die der Scout-Bot bearbeitete), verbessert die Implementierung von Abschnittsaufteilungen, die Verwendung von Abschnittstiteln und Unterüberschriften und deren Einbeziehung in den Kontext von Abschnitten die Relevanz der Abfrageergebnisse. Wir fanden auch Lösungen wie Unstructured.io hilfreich, die sich auf das Extrahieren und Strukturieren von Inhalten aus PDFs spezialisieren, um unstrukturierte Dokumente mit Kontext zu analysieren und in Abschnitte zu unterteilen.