Data Indexing

Hệ thống xử lý và mã hóa dữ liệu thành vector từ đồng nghĩa và lập chỉ mục giúp tìm kiếm nhanh và chính xác bằng ngôn ngữ tự nhiên xuyên suốt cơ sở dữ liệu của bạn.

Việc lập chỉ mục dữ liệu được thực hiện qua các bước:

Bước 1. Thu nạp và Chuẩn hóa: Hệ thống trích xuất văn bản thuần túy từ đa nguồn (URL, PDF, DOC, XLS), loại bỏ các yếu tố nhiễu và gắn Metadata (nguồn, vị trí) để phục vụ việc trích dẫn chính xác.
Bước 2. Phân đoạn logic (Chunking): Tài liệu được chia nhỏ thành các khối thông tin có kích thước tối ưu, giúp bảo toàn ngữ cảnh và tăng tốc độ xử lý cho mô hình AI.
Bước 3. Mã hóa Vector đa tầng: Mỗi khối thông tin được chuyển đổi đồng thời sang ba định dạng: Dense (hiểu ý nghĩa), Sparse (nhận diện từ khóa) và Token-level (phân tích sâu ngữ cảnh) nhằm tối ưu hóa độ chính xác khi tìm kiếm.
Bước 4. Lưu trữ và Lập chỉ mục: Toàn bộ nội dung gốc, metadata và các lớp vector được đồng bộ vào cơ sở dữ liệu Qdrant, tạo thành hệ thống chỉ mục đa chiều sẵn sàng cho việc truy xuất thông minh.

Data Indexing

Việc lập chỉ mục dữ liệu được thực hiện qua các bước:

Bước 1. Thu nạp và Chuẩn hóa: Hệ thống trích xuất văn bản thuần túy từ đa nguồn (URL, PDF, DOC, XLS), loại bỏ các yếu tố nhiễu và gắn Metadata (nguồn, vị trí) để phục vụ việc trích dẫn chính xác.
Bước 2. Phân đoạn logic (Chunking): Tài liệu được chia nhỏ thành các khối thông tin có kích thước tối ưu, giúp bảo toàn ngữ cảnh và tăng tốc độ xử lý cho mô hình AI.
Bước 3. Mã hóa Vector đa tầng: Mỗi khối thông tin được chuyển đổi đồng thời sang ba định dạng: Dense (hiểu ý nghĩa), Sparse (nhận diện từ khóa) và Token-level (phân tích sâu ngữ cảnh) nhằm tối ưu hóa độ chính xác khi tìm kiếm.
Bước 4. Lưu trữ và Lập chỉ mục: Toàn bộ nội dung gốc, metadata và các lớp vector được đồng bộ vào cơ sở dữ liệu Qdrant, tạo thành hệ thống chỉ mục đa chiều sẵn sàng cho việc truy xuất thông minh.