Модель для enterprise RAG: извлечение как фильтрация, а не поиск
В материале из серии Enterprise Document Intelligence [Vol.1 #7A] предлагается по‑другому смотреть на извлечение данных в системах RAG. Автор предлагает воспринимать его не как классический поиск, а как процесс фильтрации. Фокус смещается: вместо поиска строк система отбирает релевантные фрагменты внутри заранее подготовленных структур данных.
Как пишет Towards Data Science, в такой схеме работа строится не вокруг обычного текстового поиска. Вместо этого используются таблицы line_df и toc_df, к которым применяются фильтры. С их помощью система выбирает нужные участки документа.
Сначала находятся небольшие «якоря». Это точечные элементы, которые указывают на потенциально релевантное место в тексте.
Когда якоря определены, контекст постепенно расширяется. Вокруг выбранных точек извлекаются более крупные фрагменты текста. В результате retrieval рассматривается как последовательность фильтрации с последующим расширением контекста, а не как прямой поиск строк внутри документа.
Ключевые факты
Материал озаглавлен «Retrieval Is Filtering, Not Search: A Mental Model for Enterprise RAG».
Публикация входит в серию Enterprise Document Intelligence с обозначением выпуска Vol.1 #7A.
В тексте предлагается отказаться от поиска строк и вместо этого фильтровать line_df и toc_df.
Рекомендуется выбирать небольшие anchors и затем расширять контекст (expand context large).