Первые шаги при реализации умного поиска (AI Search) по документам компании.
Клиент - международная компания, обычный небольшой enterprise с историей в пару десятков лет, клиентами в дюжине стран и численностью сотрудников до 5000.
Им хочется хороший и удобный поиск по всей внутренней документации, в идеале выдающий точные ответы. RAG без галлюцинаций, иными словами.
(см другие вариации этого кейса)
1. Identify scope and get statistics
Сначала я собрал у них 20 примерных запросов, ответы на которые хочется видеть. На каждый запрос - правильный ответ и место в системе документооборота, где он лежит.
2. Get data
Потом я выгрузил релевантную часть документации в файловую систему. В сумме ~8GB и 45344 документов. Причем выгружал я сам скрейпингом, предварительно согласовав с IT. Так оказалось проще и быстрее всего. Enterprise 🤣
Все документы сжаты в gzip и хранятся в content-addressable storage (CAS), ради дедупликации и простоты работы (выглядит, как содержимое .git/objects в ваших проектах). Там дикая смесь файлов, начиная от XLSX c PDF до MSG и PUB.
3. Basic data extraction
На следующем шаге мы прогоняем все документы через unstructured и сохраняем полученные фрагменты текста обратно в CAS. Потом эти фрагменты мы загрузим в БД с полнотекстовым поиском.
В ней будет две таблицы, первая - список всех документов и их иерархия, вторая - все фрагменты для каждого документа (общим счетом 6690323 штук). На вторую таблицу включаем full-text search.
Базу данных раздует при этом до 15GB. Скриншот с примером поиска в ручном режиме - в комментариях.
4. Knowledge map
На третьем шаге уже приделываем классификатор на базе GPT4. Он будет анализировать каждый запрос с учетом Knowledge Map, который описывает поисковые ограничения для разных типов запросов.
В него мы положим всю ту информацию, которую собрали на первом шаге. Например: “Информация по срокам поставки лежит в папке X, бери файлы не старше 2х недель” или “Про внутрикорпоративные соревнования смотри в папке Y, бери файлы не старше года. Если ищут определенный отдел - выбирай по заголовкам внутри файла в двухбуквенном формате” итп
5. Edge cases + GUI
На четвертов шаге прописываем вариант поиска для “не знаем, как искать” и приделываем GUI для демонстрации возможностей клиенту. В подобных кейсах я люблю использовать BulmaCSS для красоты и HTMX для динамичности c минимумом усилий. Спихиваем написание GUI на ChatGPT.
6. Gather feedback
Много ли можно сделать с подобным поиском? На самом деле он уже будет работать лучше существующего текстового поиска, т.к. GPT будет сильно сокращать список документов в выборке по эвристикам из knowledge map.
Но качество в этой итерации и не имеет значения. Главное показать клиенту как можно быстро и, главное, прозрачно улучшить качество поиска. Во время демки мы поковыряем вместе Knowledge Map и попробуем вместе “научить” систему находить новые типы документов.
Ну а дальше клиент попросит загрузить остальные 80% данных, подключить сторонние системы и вообще поглубже интегрировать ассистента во внутренние процессы.
Ваш, @llm_under_hood 🤗
Update: продолжение про агентов написано тут.
>>Click here to continue<<