第7天与 TensorLake 集成
利用 TensorLake 的高级文档解析技术，构建具有向量搜索功能的可扩展数据湖。
你将学到什么
- 带向量的数据湖架构
- 大规模数据管理
- 分析与向量搜索集成
- ETL 管道优化
- 从非结构化文档创建知识图谱
- 文档解析和结构化数据提取
- LangGraph 代理集成，用于自然语言查询
TensorLake 知识图谱集成
TensorLake 引入了一种创新方法，通过高级文档解析和知识图谱创建来增强 Qdrant 集合查询。该平台将非结构化文档转换为结构化知识图谱，提供全面的数据提取和复杂表格与图表的智能摘要，从而在 RAG 应用中实现更准确的嵌入和精细化搜索。
核心架构
TensorLake 的文档解析引擎提供以下几个关键功能
- 知识图谱创建：将非结构化文档转换为保留关系的结构化知识图谱
- 文档布局保留：保持阅读顺序，并对作者和参考文献等相关内容进行分组
- 表格和图表摘要：为复杂表格和图表创建智能摘要，以实现语义可搜索性
- 结构化数据提取：提取包括标题、作者、会议、关键词和参考文献在内的元数据
学术研究论文处理
此演示展示了 TensorLake 在处理学术研究论文方面的能力
文档解析:
- TensorLake 的引擎保留阅读顺序和文档结构
- 对作者进行分组并创建完整的文档布局
- 从研究论文中提取结构化元数据
知识图谱生成:
- 从已解析的文档中创建全面的知识图谱
- 维护作者、机构和参考文献之间的关系
- 保留分层文档结构
表格和图表处理:
- 对复杂表格和图表进行摘要以进行嵌入
- 使大型表格可进行语义搜索
- 支持对表格数据进行精细查询
Qdrant 集成工作流程
完整的集成过程遵循以下步骤
使用 TensorLake 进行文档处理:
- 解析文档以提取结构化信息
- 生成保留关系的知识图谱
- 创建表格和图表的摘要
嵌入创建和存储:
- 从处理后的文档内容创建嵌入
- 生成详细的负载，包括标题、作者、会议、关键词和参考文献
- 将嵌入和元数据更新插入 Qdrant 集合
索引创建:
- 创建索引以便通过元数据属性进行更轻松的过滤
- 优化集合以实现语义搜索和元数据过滤
- 实现跨不同数据类型的有效查询
LangGraph 代理集成:
- 实现自然语言查询功能
- 根据查询上下文实现智能过滤
- 提供相关文档部分的摘要
高级查询功能
系统支持多种查询类型
- 简单语义查询：不带过滤器的基本向量相似性搜索
- 过滤查询：按特定作者、会议或其他元数据进行搜索
- 组合查询：带有元数据过滤的语义搜索，以获得精确结果
- 自然语言查询：LangGraph 代理解释复杂问题并应用适当的过滤器
主要优势
TensorLake 与 Qdrant 的集成提供了多项优势
- 增强准确性：通过结构化数据提取实现更准确的嵌入
- 完整的文档理解：保留文档层次结构和关系
- 精细化搜索：支持结合语义和元数据过滤的精确查询
- 强大的集合：更完整、更可靠的查询结果
- 自然语言接口：通过 LangGraph 代理进行直观查询
实际应用
此架构支持各种高级用例
- 研究发现：查找符合复杂条件的学术论文
- 法律文档分析：通过结构化提取处理合同和法律文档
- 技术文档：从技术手册创建可搜索的知识库
- 企业知识管理：为大型文档集合构建全面的搜索系统
资源
TensorLake Qdrant 集成:
与 Qdrant 集成的 TensorLake 官方文档。了解文档解析、知识图谱创建和结构化数据提取，以增强 RAG 应用。Qdrant 和 TensorLake 集成指南:
探索 TensorLake 的文档解析功能与 Qdrant 的向量搜索相结合如何通过结构化过滤器和语义搜索增强 RAG 应用。
注意：请访问 tensorlake.ai 了解更多信息。