Интеллектуальная система управления корпоративными знаниями на основе RAG
Семантический поиск, обработка документов и транскрипция мультимедиа через диалоговый интерфейс.
Краткое описание решения
Платформа для управления корпоративной базой знаний с автоматической обработкой документов и мультимедиа. Система берёт на себя сегментацию, индексацию и организацию контента - от PDF и презентаций до видеозаписей. Доступ через диалоговый интерфейс (например, мессенджер).
Позиционирование на рынке
До 80% корпоративной информации хранится в неструктурированном виде - документация, видеоматериалы, переписка. Классический полнотекстовый поиск требует точного совпадения терминов: если в документе «доставка», а в запросе «отправка» - ничего не найдётся. Это снижает полноту извлечения информации.
Цели разработки
- Автоматизировать индексацию документов различных форматов
- Обрабатывать мультимедийный контент с извлечением текстовой информации
- Обеспечить семантический поиск по корпоративной базе знаний
- Предоставить интуитивный интерфейс для конечных пользователей
Управление базой знаний
Система предоставляет административный интерфейс для полного цикла работы с контентом:
Добавление контента - единичная загрузка или пакетный импорт файлов.
Обработка документов - автоматическая сегментация и индексация.
Транскрипция видео - извлечение и индексация речевого контента.
Управление коллекциями - создание, очистка, резервное копирование.
Интеграция с облачным хранилищем
Для загрузки больших объёмов данных реализована интеграция с системой облачного хранения. Пользователь получает временную ссылку для загрузки файлов, которые автоматически обрабатываются системой.
Обработка документов
Конвейер с адаптивным выбором стратегии сегментации в зависимости от типа контента:
Текстовые файлы - семантическая сегментация с определением границ по смысловой связности.
PDF, DOCX, PPTX - гибридная сегментация с сохранением структуры документа и таблиц.
Изображения - оптическое распознавание (OCR) для извлечения текста.
Видео и аудио - транскрипция с сегментацией по временным меткам.
Семантическая сегментация
Основана на анализе косинусного расстояния между эмбеддингами соседних предложений. Граница сегмента устанавливается в точках резкого изменения семантической связности - это обеспечивает формирование тематически целостных фрагментов.
Транскрипция мультимедиа
Для обработки аудиовизуального контента интегрирован сервис распознавания речи. Результат включает временные метки для навигации к конкретному моменту видеозаписи.
- Асинхронная обработка длительных записей
- Автоматическое извлечение аудиодорожки
- Поддержка многоязычного контента
- Сохранение временной разметки сегментов
Техническая архитектура
Микросервисная архитектура, обеспечивающая масштабируемость и отказоустойчивость. Четыре основных слоя:
Как работает RAG
RAG (Retrieval Augmented Generation) объединяет информационный поиск и генеративные модели. Система динамически обогащает контекст релевантными документами из базы знаний - работает с актуальной информацией без переобучения модели.
Векторные представления
Модель BGE-M3 преобразует текст в векторы размерностью 1024. Семантически близкие тексты располагаются рядом в векторном пространстве - поиск идёт по смыслу, а не по точному совпадению слов.
Dense-векторы - глубинная семантика запроса.
Sparse-векторы - точные лексические совпадения.
Гибридный поиск - комбинация обоих подходов для лучших результатов.
Алгоритм поиска
- Параллельный поиск - одновременное выполнение dense и sparse поиска по всем коллекциям
- RRF-слияние - объединение результатов с учётом позиций: RRF_score(d) = Σ 1/(k + rank_i(d))
- Переранжирование - оценка релевантности пар «запрос-документ»
- Пороговая фильтрация - отсечение результатов ниже порога
Мультимодальный поиск
Унифицированный поиск охватывает все типы контента:
- Текстовые документы - FAQ, инструкции, статьи
- Структурированные данные - каталоги продукции
- Видеоконтент - по транскрипции с временными метками
- Веб-страницы - индексированные материалы сайта
Результаты
Гибридный подход с переранжированием превосходит базовые методы:
Масштабируемость
- Линейное масштабирование при росте базы знаний
- Поддержка множественных коллекций
- Параллельная обработка запросов
- Инкрементальное обновление индекса
Практическое применение
Служба поддержки - мгновенный доступ к релевантной информации для операторов.
Внутренняя документация - поиск по корпоративной базе знаний.
Обучение персонала - навигация по учебным видеоматериалам.
Каталог продукции - семантический поиск по характеристикам.
Ключевые преимущества
- Автоматическая обработка - документы, видео, аудио индексируются без ручной работы
- Пакетный импорт - интеграция с облачным хранилищем для загрузки больших объёмов
- Управление коллекциями - создание, очистка, резервное копирование
- Транскрипция мультимедиа - видео и аудио превращаются в текст с временными метками
- Семантическая сегментация - нарезка по смыслу, а не по символам
- Мультимодальность - единый поиск по всем типам контента
- Гибридный поиск - точность ~91% благодаря многоэтапному ранжированию