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

Latest revision as of 07:25, 20 February 2025

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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.

Gestion des données multimodales: Les données d'entreprise sont multimodales. La gestion des données structurées, non structurées et multimodales est cruciale pour un pipeline RAG polyvalent. D'après notre expérience, si la structure du document est cohérente et connue à l'avance (comme celles trouvées dans les bases de données EDGAR pour les données de dépôts auprès de la SEC dans le domaine des résultats financiers que le bot Scout gérait), la mise en œuvre d'une division au niveau des sections, en utilisant les titres de section et les sous-titres et en les incorporant dans le contexte des segments, améliore la pertinence de la récupération. Nous avons également trouvé des solutions comme Unstructured.io, qui se spécialisent dans l'extraction et la structuration de contenu à partir de PDF, utiles pour analyser et segmenter des documents non structurés avec contexte.