Документы в чёткие смысловые блоки для точных ответов помощника

Сценарий берёт документ из Databricks, режет текст и переупаковывает его в короткие смысловые блоки, складывая их для поиска в inmemory — так помощник отвечает точнее.

  • Ответы помощника точнее, а не мимо
  • Текст режется на самодостаточные блоки
  • Поиск идёт по смыслу, а не по простыне
  • Загрузил документы один раз
Chat
Подключить inmemory и запуститьScriptera

Как это работает

Интеграция Databricks и Chat собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

  1. Запуск: Запуск вручную
  2. Затем: Скачать .TXT файл для импорта
  3. Затем: Извлечь текст из .TXT файла
  4. Затем: Разбить текст на части
  5. Проверка: Цикл по чанкам
  6. Затем: Blockify: API импорта
  7. Затем: Извлечь IdeaBlock из ответа API
  8. Затем: Простое векторное хранилище IdeaBlock
  9. Затем: Инструмент запроса данных
  10. Затем: ИИ-агент
  11. Запуск: RAG чат-бот
  12. Затем: Загрузчик данных по умолчанию
  13. Затем: Встроить отдельные IdeaBlock (уже разделены)
  14. Затем: Векторные представления OpenAI
  15. Затем: Модель чата OpenAI

Такой сценарий можно запустить в Scriptera: задача описывается обычными словами, сборка и запуск — на стороне сервиса.

Похожие сценарии