Помощник по вашим PDF с проверкой качества ответов

Сценарий распознаёт PDF из Box, складывает их в базу знаний Postgres PGVector Store и отвечает на вопросы по документам, а отдельным прогоном оценивает точность своих ответов.

  • Отвечает по твоим PDF, включая сканы
  • Распознаёт текст даже с картинок
  • Проверяет качество ответов по эталону
  • Видно, где помощнику можно доверять
Embeddings OpenAIDefault Data LoaderQdrant Vector StoreReranker Cohere
Подключить Postgres PGVector Store и запуститьScriptera

Как это работает

Интеграция Postgres PGVector Store и Box собирается из готового сценария — вот как он устроен по шагам.

  1. Запуск: Набор для оценки
  2. Затем: Входные данные оценки
  3. Проверка: Отфильтровать пустые строки
  4. Затем: ИИ-агент
  5. Затем: Только при оценке
  6. Затем: Запустить оценку
  7. Затем: Сохранить оценку
  8. Затем: Ответить в чат
  9. Затем: LLM как судья
  10. Запуск: Запуск вручную
  11. Затем: Обновить коллекцию
  12. Затем: Искать PDF
  13. Проверка: Обработать по одному1
  14. Затем: Получить ID файла
  15. Затем: Вызвать 'Agent Arena'
  16. Затем: Загрузить в Mistral
  17. Затем: Ссылка на файл в Mistral
  18. Затем: Распознать документ в Mistral
  19. Затем: Код
  20. Проверка: Обработать по одному
  21. Затем: Установить страницу
  22. Затем: Векторное хранилище Qdrant
  23. Затем: Ожидание
  24. Затем: Векторные представления OpenAI
  25. Затем: Загрузчик данных по умолчанию
  26. Запуск: Запуск из другого сценария
  27. Затем: Получить PDF
  28. Затем: Создать коллекцию
  29. Затем: Разделитель текста по символам
  30. Затем: Простая память
  31. Затем: Reranker Cohere
  32. Затем: Векторные представления OpenAI1
  33. Затем: База знаний
  34. Затем: Модель чата OpenAI

Эту интеграцию Postgres PGVector Store и Box можно запустить в Scriptera: опишите задачу словами — сценарий соберут, запустят и будут следить, чтобы он работал.

Похожие сценарии