Google Cloud hat die Integration des Layout Parsers von Document AI in BigQuery angekündigt, was Entwicklern die Erstellung leistungsstarker RAG-Pipelines erleichtert. Durch die Nutzung von ML.PROCESS_DOCUMENT und anderen Machine-Learning-Funktionen in BigQuery können Sie die Vorverarbeitung von Dokumenten, die Erstellung von Einbettungen und die semantische Suche optimieren – alles innerhalb von BigQuery mithilfe von SQL. Diese Integration ist besonders interessant, da sie eine zentrale Herausforderung in RAG-Pipelines angeht, nämlich die Analyse komplexer Dokumente wie Finanzberichte. Durch die Aufteilung von Dokumenten in kleinere, semantisch verwandte Einheiten kann der Layout Parser die Relevanz der abgerufenen Informationen verbessern, was zu genaueren Antworten von großen Sprachmodellen (LLMs) führt. Darüber hinaus verbessert die Möglichkeit, Metadaten wie Dokumentquelle, Chunk-Position und Strukturinformationen neben den Chunks zu generieren, Ihre RAG-Pipeline, sodass Sie Ihre Suchergebnisse filtern, verfeinern und Ihren Code debuggen können. Die Lösung des Problems der Verarbeitung komplexer Dokumente in RAG-Pipelines ist ein großer Schritt nach vorn, um die RAG-Technologie zugänglicher und skalierbarer zu machen.