揭开AI处理大数据背后的神秘面纱：从分块到生成报告，一步步带你走进未来！

理解AI在结构化与非结构化数据中的应用

这张图展示了AI如何处理结构化和非结构化数据，以便生成有用的响应。让我们一步步来解读每个环节，并举个具体的场景来帮助理解。

1. Chunking Strategy（分块策略）

图中的文件会被分成多个小块，这些小块可以是固定大小或有重叠的部分。这样做的目的是便于后续处理和分析。

场景：想象你有一本电子书，你把它分成每个章节来处理，这样更容易找到特定内容。

2. Embedding Strategy（嵌入策略）

每个小块都会被转换成向量表示（embeddings），这种转换可以使用例如E5或BERT等模型。这些向量表示让计算机更容易理解和处理文本。

场景：将电子书的每一章转换成数字形式，方便计算机进行分析和搜索。

3. Document Retriever（文档检索器）

LLM（大型语言模型）根据用户的查询从已分块并嵌入的小块中检索相关内容。

场景：当你搜索电子书中的某个主题时，系统会找到最相关的章节。

4. Prompt Refinement Engine（提示优化引擎）

这个模块会对用户的输入进行分类，并生成适合的检索查询，以确保找到最相关的信息。

场景：你输入一个问题，系统会先理解你的问题类型，然后生成合适的查询去搜索答案。

5. Document Retriever for Metadata（元数据文档检索器）

这个模块专门用来检索元数据，比如文件结构、示例数据和摘要等。

场景：如果你需要了解电子书的章节结构或摘要，系统会通过这个模块快速找到相关信息。

6. Metadata Extraction（元数据提取）

从结构化数据中提取出有用的信息，包括模式、示例数据和摘要。这些信息可以进一步用于优化查询结果。

场景：提取电子书的目录和摘要信息，方便用户快速浏览内容。

7. Response Post Processor（响应后处理器）

最后，系统会对生成的响应进行汇总和总结，还可以创建附件如PDF或Word文档供下载。

场景：当你提出一个复杂问题时，系统不仅回答你的问题，还会生成一份详细报告供你下载。

场景应用

假设你是一名研究人员，需要在一个大型数据库中查找与某个特定课题相关的所有文献。通过上述流程：

1. 系统先将所有文献分块并嵌入向量表示；

2. 当你输入查询时，提示优化引擎会生成合适的检索查询；

3. 文档检索器从数据库中找到相关文献；

4. 元数据提取模块提供文献的摘要和结构信息；

5. 最后，响应后处理器生成一个包含所有相关信息的报告供你参考。

通过以上解释，相信大家对AI如何处理结构化与非结构化数据有了更清晰的认识。