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用例1: 使用矢量搜索和LLM的PDF搜索应用程序 检索增强型生成(RAG) 问题: PDF是非结构化数据 难以搜索 领先的理赔调查员审查合同和理赔 需要高效和准确性来解决这一历史性的繁琐任务 总结文件内容 指示信息来源 挑战: 承保人和理赔调查员要浏览大量的指南、合同和报告页面 耗时 导致昂贵的错误(风险估算不准确) 详情: 根据用户所在国家提供PDF 矢量搜索查询特定文档 过滤掉无关的PDF 索引预筛选: 必须索引具有数据类型的字段 只包括具有正确数据类型的记录 专用搜索节点架构: 同时支持Atlas搜索和矢量搜索工作负载 用例2: 使用LLM和矢量搜索的理赔管理,用于RAG 挑战: 理赔调查员从不同格式的系统中提取和汇总信息 内容共享平台 客户信息被锁定在遗留的客户关系管理系统中 与理赔有关的图片和语音报告 非结构化数据 简化操作 解决方案: Atlas矢量搜索 大语言模型(LLM) 检索增强型生成(RAG) 矢量搜索查询: 获取矢量嵌入和纯文本元数据 不需要检索数据 聚合管道:...