Google Cloud a annoncé l'intégration de Layout Parser de Document AI à BigQuery, simplifiant ainsi la création de pipelines RAG puissants pour les développeurs. En utilisant ML.PROCESS_DOCUMENT et d'autres fonctions de machine learning de BigQuery, vous pouvez rationaliser le prétraitement des documents, générer des plongements et effectuer des recherches sémantiques, le tout dans BigQuery à l'aide de SQL. Cette intégration est particulièrement intéressante car elle répond à un défi clé des pipelines RAG : l'analyse de documents complexes tels que les états financiers. En découpant les documents en unités plus petites et sémantiquement liées, Layout Parser peut améliorer la pertinence des informations récupérées, ce qui conduit à des réponses plus précises d'un grand modèle linguistique (LLM). De plus, la possibilité de générer des métadonnées telles que la source du document, l'emplacement du fragment et des informations structurelles en plus des fragments améliore votre pipeline RAG, vous permettant de filtrer, d'affiner les résultats de recherche et de déboguer votre code. La résolution du problème du traitement complexe des documents dans les pipelines RAG est un grand pas vers une technologie RAG plus accessible et évolutive.