向量数据库与LLM(大语言模型)的深度协作,为智能文档处理带来革命性变革。通过将文档内容转化为向量数据存储,结合 LLM 的语言理解与生成能力,搭配embedding和ranking技术,实现文档的智能检索、摘要提取与问答交互。
在企业办公场景中,利用 embedding 技术将合同、报告、会议记录等文档转化为向量,存储于向量数据库。当员工需要查询资料时,只需向系统提出自然语言问题,LLM 理解语义后在数据库中检索相关文档向量,ranking 算法按照相关性对检索结果排序,优先返回最匹配的文档或段落。某律师事务所采用该方案后,法律案例检索时间从平均 20 分钟缩短至 3 分钟,工作效率大幅提升。
对于文档摘要生成,LLM 读取文档向量后,可快速提炼核心内容,生成简洁准确的摘要,摘要向量同样存储于数据库便于后续检索。在多语言文档处理方面,向量数据库支持多语言向量混合存储,结合多语言 LLM 实现跨语言检索与翻译。此外,向量数据库的实时索引构建能力确保新上传的文档即时可查,其权限隔离功能保障不同部门文档数据的安全性,通过与 LLM 的紧密配合,推动企业文档处理向智能化、高效化方向发展。
