Création d'une configuration de contexte intelligente

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Création d'une configuration

1. Dans l'accueil de Data 360, accédez à l'onglet Contenu du processus.
2. Sélectionnez Contexte intelligent dans la navigation gauche, puis cliquez sur Nouvelle configuration.
3. Dans la boîte de dialogue Nouvelle configuration de recherche, choisissez un espace de données et un nom pour la configuration de recherche, puis cliquez sur Enregistrer.
4. Dans la page Contexte intelligent, sélectionnez votre nouveau projet.
5. Cliquez sur Charger des fichiers ou Choisissez une autre source pour sélectionner un objet modèle de données.
6. Sélectionnez un fichier ou un objet modèle de données pour examiner son contenu dans Aperçu de la configuration.

Configuration avec l'IA Smart Defaults

1. Dans le chat de l'agent, cliquez sur Configurer ma configuration en utilisant les paramètres intelligents par défaut.
2. Consultez le résumé de configuration, puis choisissez de l'accepter ou de le modifier.
   1. Si vous acceptez la configuration, continuez à tester et évaluer une configuration.
   2. Si vous souhaitez modifier la configuration, continuez à Modifier une configuration de contexte intelligente.

Modification d'une configuration de contexte intelligente

1. Cliquez sur l'onglet Modifier la configuration.
2. Pour changer le type de recherche, cliquez sur Sélectionner Index de recherche, puis choisissez la recherche vectorielle ou hybride.

   Vecteur	Indexez le contenu en fonction du sens sémantique.
   Hybride	Indexez le contenu en fonction de la signification sémantique et des mots-clés.

3. Pour changer l'analyse de votre contenu, cliquez sur Définir les options d'analyse.
   Vous ne pouvez pas sélectionner les options Analyse basée sur le LLM et Prétraitement des données visuelles basé sur le LLM. Examinez l'analyse et le prétraitement basés sur LLM pour plus d'informations sur ces options.
4. Choisissez l'une des options suivantes.

   Analyseur par défaut	Extrayez le texte en utilisant les paramètres de plate-forme intégrés.
   Analyseur basé sur LLM	Extrayez tous les textes, images et autres éléments visuels en utilisant un grand modèle de langage (LLM).
   Analyseur Docling	Extrayez du texte à partir d'images, de tableaux et de présentations de document en utilisant l'analyseur Docling.

5. Pour changer le prétraitement de votre contenu pour segmenter des éléments multimodaux, tels que des images et des tableaux, cliquez sur Définir les options de prétraitement.

   Le prétraitement extrait le contexte des images et extrait les données des tableaux tout en préservant le contexte et les relations.

6. Dans la liste déroulante Prétraitement, choisissez l'une des options suivantes :

   Aucun prétraitement	Paramètre par défaut.
   Prétraitement basé sur LLM	Utilisez l'invite par défaut en l'état ou modifiez-la pour votre cas d'utilisation spécifique.

7. Pour extraire du texte de tableaux, de formulaires et de légendes d'images, activez Traitement des images.
8. Cliquez sur Sélectionner un modèle d'incorporation, puis choisissez un modèle dans la liste.
9. Pour changer la segmentation de votre contenu, cliquez sur Définir des règles de segmentation des données, puis choisissez une stratégie de segmentation.
10. Ajustez les paramètres du jeton si nécessaire.

    Stratégie de segmentation	Description
    Section-Aware Chunking	Utilise des éléments title et head pour segmenter les documents. Paramètres supplémentaires : Jetons maximum : Combinez les petites sections adjacentes en segments plus grands en ajustant la taille du jeton. Jetons de chevauchement : Utile uniquement si vous créez plusieurs segments à partir d'une seule section. Spécifiez le nombre de jetons à ajouter de la fin de chaque segment au début du segment suivant.
    Extraction du passage	Utilise le sens sémantique inhérent aux balises HTML pour découper un document en passages. Paramètres supplémentaires : Jetons maximum : Combinez les petites sections adjacentes en segments plus grands en ajustant la taille du jeton.

11. Activez Knowledge Harmonization pour restituer votre contenu dans une expérience visuelle cohérente sans fusionner le contenu source.
12. Pour ajouter et mapper des champs de métadonnées, tels que l'objet et le type de fichier, pour des chargements de fichiers locaux, sélectionnez SI Optimization. Utilisez ces champs pour appliquer des valeurs prepend à vos segments de document générés ou pour définir des conditions de préfiltrage qui affinent vos résultats de recherche.
13. Sélectionnez les champs de métadonnées à ajouter aux segments de document générés.
14. Ajoutez des conditions préalables au filtrage pour affiner les résultats de requête en fonction de vos valeurs de champ de métadonnées.
15. Cliquez sur Appliquer les modifications.

    Lorsque vous cliquez sur le bouton, Data 360 génère et affiche automatiquement une nouvelle série de segments de contenu dans le volet Aperçu de la configuration.

16. Continuez à tester et à évaluer votre configuration.

Test et évaluation d'une configuration

1. Dans le volet de chat de l'agent, sélectionnez une question suggérée ou saisissez votre propre requête dans la case de chat.
2. Pour ouvrir le fichier source dans le volet d'aperçu, cliquez sur un segment généré. Vous pouvez également rechercher ou filtrer la liste des segments.
3. Pour comparer les segments générés directement au document source, cliquez sur Comparer à la source.
4. Pour apporter d'autres modifications à votre configuration, suivez les étapes présentées dans Modification d'une configuration intelligente du contexte.
5. Continuez à publier votre configuration index de recherche.

Publication de la configuration de l'index de recherche

Avant de publier votre configuration, vous devez configurer une connexion de données non structurée pour ingérer vos fichiers sources. Configurez un connecteur de données non structuré pour ingérer vos fichiers sources dans un objet lac de données non structuré (UDLO) dans Data 360. Pour la liste des connecteurs, consultez Formats et connecteurs de fichiers de données non structurés.

Remarque Si vous avez sélectionné un objet modèle de données pour créer la configuration, il n'est pas nécessaire de configurer un connecteur de données non structuré.

1. Dans Contexte intelligent, cliquez sur Publier.
2. Dans la boîte de dialogue Sélectionner un objet modèle de données non structuré, sélectionnez un objet modèle de données auquel appliquer la configuration.
3. Cliquez sur Suivant.
4. Dans la boîte de dialogue Créer un index de recherche, confirmez ou modifiez le nom de l'index, puis cliquez sur Publier.
5. Accédez aux pages Indexation des contenus ou Index de recherche pour consulter les résultats.
6. Pour gérer et examiner vos objets harmonisés dans Data 360, accédez à la page Harmonisation Knowledge sous Contenu du processus.