如何利用BigQuery和Document AI的Layout Parser簡化構建檢索擴展生成（RAG）管道的過程。BigQuery現在通過與Document AI的集成，允許通過SQL語法對PDF文檔進行預處理。ML.PROCESS_DOCUMENT函數可以訪問Document AI的Layout Parser處理器，從而更快地處理大型文檔並生成文檔塊。文章還提到了構建RAG管道的步驟、應用實例以及持續更新策略。
文章重點
BigQuery與Document AI Layout Parser用於文件預處理的重點整理
文件預處理挑戰
– 建立RAG管道通常涉及複雜的文件預處理，傳統上需要Python技能和外部庫來將文件（如PDF）解析為可管理的片段。
BigQuery與Document AI的整合
– BigQuery現在通過與Document AI的整合允許文件預處理。新的`ML.PROCESS_DOCUMENT`函數可以訪問Document AI的Layout Parser處理器，使用戶能夠使用SQL語法解析和分割PDF文件。
ML.PROCESS_DOCUMENT的好處
– 提升的擴展性：能夠處理更大的文件（最多100頁）並更快速地處理它們。
– 簡化的語法：簡化的SQL語法，更容易集成到RAG工作流中。
– 文件分割：可以訪問Document AI的功能，生成RAG管道所需的文件片段。
構建RAG管道的步驟
1. 在Document AI中創建一個Layout Parser處理器。
2. 使用`ML.PROCESS_DOCUMENT`對存儲在Google Cloud Storage中的PDF進行分割。
3. 為文件片段生成向量嵌入。
4. 在嵌入上創建向量索引，以進行高效的語義搜索。
5. 檢索相關片段並將其發送給語言模型進行答案生成。
實際應用
– 文章提供了分析聯邦儲備局2023年消費者金融狀況調查報告的示例，演示如何提取和處理複雜的財務文件。
持續更新
– 文章建議使用BigQuery Workflows或Cloud Composer來使RAG管道與新文件保持更新。
資源
– 文章包含了進一步文件和資源的連結，供讀者探索BigQuery和Document AI的能力。
