Valmistellaan Quattro Pro-taulukkolaskenta-arkistoja tekoäly- ja RAG-haun varten

Lyhyesti

LLM- ja RAG-putket eivät voi indeksoida .wq1-, .wq2-, .wb2- tai .qpw-tiedostoja suoraan. Muunna vanhat taulukot paikallisesti CSV-, Markdown- ja XLSX-muotoon ennen kuin ne menevät putkeen. CSV ja Markdown ovat parhaat syötteet upotukseen ja hakuun; XLSX ja PDF tukevat ihmisen tarkastelua siitä, mitä mallille näytetään.

Tekoäly ei voi käyttää sitä, mitä se ei voi lukea

Useimmat hakemista ja upottamista käyttävät putkistot ohittavat hiljaisesti vanhat taulukkolaskentatiedostot. Tuloksena on yksityinen RAG-järjestelmä, joka vastaa luottavasti kysymyksiin vain osasta yrityksen todellista tietoa – usein ilman että kukaan huomaa, mitä on jätetty pois.

Arkiston modernisointi on epäkiillotettu mutta välttämätön edellytys: puhtaat, avoimet muodot avaavat laskentataulukoiden historian, jonka vanhat muodot pitivät pimeänä.

Parhaat kohdeformaatit RAG:lle

yksi. CSV taulukollisen upotuksen varten

CSV on puhtain taulukkomuotoinen syöte. Kukin rivi muuttuu pieneksi, ennustettavaksi osaksi; sarakkeista tulee luonnollista metatietoa. Yhdistä CSV rivitasoisiin metatietoihin indeksissä, jotta voit suodattaa vuoden, kohteen tai lähdekirjan mukaan.

kaksi. Markdown kertomuksellisiin välilehtiin

Monissa Quattro Pro-muistikirjoissa on kertovat välilehdet—olettamukset, muutospäiväkirjat, johtopäätökset. Markdown on LLM-tokenisoinnille ystävällisempi kuin HTML tai PDF-teksti, joten yhteenvedot ovat parempia viitteitä muunnoksen jälkeen.

kolme. XLSX ja PDF ihmisen tarkastettavaksi

Kun tarkastajan täytyy nähdä, mitä mallille näytettiin, XLSX ja PDF ovat muodot, joita he odottavat. Pidä ne lähellä CSV/Markdown, jotta mallin lähteet voidaan jäljittää visuaalisesti.

Pidä keskustelu yksityisenä

Jos arkisto sisältää talous-, asiakas-, työntekijä- tai toimintatietoja, muunnos tulisi tehdä ennen mitä tahansa pilvipohjaista tekoälyvaihetta—ja mieluiten samassa hallitussa ympäristössä, jossa muu RAG-putki sijaitsee.

Ilmaiset verkkomuuntimet ovat väärä riippuvuus yksityisyyttä kunnioittavalle tekoälyjärjestelmälle. Ne tuovat takaisin juuri ne datan sijaintiin liittyvät kysymykset, jotka yksityinen suuren kielimallin (LLM) on suunniteltu poistamaan.

Hakuvinkkejä, jotka maksavat itsensä takaisin myöhemmin

Tallenna tiedostokohtaiset metatiedot muunnoksen aikana: lähdepolku, tulospolku, alkuperäinen tiedostopääte, muunnoksen aikaleima sekä kaikki projekti, vuosi tai yksikkö, jotka voidaan päätellä kansiorakenteesta. Työnnä nämä metatiedot vektorivarastoon suodatettavina kenttinä.

Näyte-testin haku muutamia tunnettuja historiallisia kysymyksiä vastaan ennen arkiston julistamista RAG-valmiiksi. Oikea kysymys paljastaa usein välilehtiä tai oletuksia, jotka on otettava mukaan indeksiin.

Lopeta RAG:n rakentaminen osittaiselle arkistolle

Yksityinen LLM on älykäs vain niin pitkälle kuin se näkee korpuksen. Muunna vanha taulukkoarkisto kerralla, indeksoi se metadatalla ja anna mallin lopulta lukea, mitä yritys todella tietää.