向量数据库 凭借 embedding 技术与 LLM,结合 知识库 与 非结构化数据 处理能力,构建文档智能检索体系,提升企业知识管理效率。

文档数据的 embedding 生成策略

文档内容的向量化需支持多格式处理:

· 文本文档 embedding:BGE 模型提取合同、报告的语义特征,关联章节标签;

· 扫描件 embedding:OCR 结合 CLIP 将扫描文档转为向量,支持图文检索;

· 表格数据 embedding:Transformer 处理表格内容,生成结构化语义向量。某企业采用该方案,使 embedding 文档匹配准确率提升 35%。

向量数据库的文档索引优化

向量数据库 针对文档管理优化:

· 文档类型索引:基于 embedding 中的格式特征建立索引,区分文本、表格等类型;

· 权限分级索引:按访问权限存储 embedding,保障敏感文档安全;

· 版本关联索引:关联同一文档不同版本的 embedding,支持修订追踪。某律所借此将文档检索延迟降至 80ms。

LLM 与知识库的协同应用

在 “LLM +知识库” 流程中:

1. 文档经处理生成 embedding 存入数据库;

1. 向量数据库 从知识库 召回相关文档 embedding;

1. LLM 整合结果生成摘要或问答。该系统使某企业的文档处理效率提升 27%。