U bent hier:
Een vector zoekindex maken met Geavanceerde set-up
Wanneer u een vector zoekindex configuratie maakt voor een gegevensmodelobject, splitst Data 360 de gegevens waarnaar wordt verwezen op in semantisch gerelateerde blokken en genereert doorzoekbare vectoren. Uw RAG- en agentwerkstromen gebruiken deze vectoren om semantisch soortgelijke items te vinden en te retourneren wanneer ze query's uitvoeren. Als u fijnmaziger controle wilt over uw zoekindex configuratie, gebruikt u de geavanceerde set-up, die u door elke stap van het proces loodst.
Vereiste editions
| Beschikbaar in: Alle editions die worden ondersteund door Data 360. Zie Beschikbaarheid van Data 360 edition. |
| Benodigde gebruikersmachtigingen | |
|---|---|
| Een zoekindex configuratie maken: | Machtigingenset:
|
Voordat u een zoekindex maakt, neemt u de overwegingen bij de zoekindex door in de Search Reference.
Agentforce inschakelen voor genererende AI-mogelijkheden (optioneel)
Bepaalde mogelijkheden in zoekindex, waaronder afbeeldingsverwerking, verrijkte index en op LLM gebaseerde inhoudsverwerking en parsering, vereisen generatieve AI-voorzieningen die beschikbaar zijn via Agentforce. Als u deze mogelijkheden wilt gebruiken, neemt u contact op met uw beheerder om Agentforce in te schakelen in uw organisatie. Schakel Amazon Bedrock Models (Amazon en Anthropic) in Einstein Set-up in om verrijkte indexering te gebruiken.
Selecteer een zoektype en bronobject
Geef om aan de slag te gaan het type zoekopdracht op dat u wilt uitvoeren en selecteer een bron-DMO.
- Selecteer vanuit de Appstarter Data Cloud.
- Klik op Zoekindex > Nieuw.
- Klik op Geavanceerde set-up > Volgende.
- Selecteer Vector zoeken voor zoektype.
-
Selecteer een gegevensruimte en een bronobject.
Opmerking Een DMO met toewijzingen van een of meer externe DLO's kan alleen als gegevensbron worden gebruikt als caching is ingeschakeld voor al die externe DLO's. Zie Caching in Data Federation voor meer informatie. - Klik op Volgende.
Parseren en visuele gegevensverwerking instellen
Extraheer vervolgens tekst, metagegevens, tabellen en afbeeldingen uit ongestructureerde documenten en bereid deze voor op blokken.
Op LLM gebaseerde parseer- en voorverwerkingsopties zijn beschikbaar voor PDF-, HTML-, DOCX- en PPTX-bestandstypen van UDMO's en bestanden die zijn bijgevoegd bij DMO-records. Deze opties zijn niet beschikbaar voor gebruik met DMO-records.
U kunt niet zowel op LLM gebaseerde parsering als op LLM gebaseerde opties voor Visuele gegevensvoorverwerking selecteren voor één zoekindex. Zie op LLM gebaseerde parsering en voorverwerking voor meer informatie over deze opties.
Met op LLM gebaseerd parseren en op LLM gebaseerd Visual Data Preprocessing kunt u het standaard GPT-4o-model overschrijven om elk ondersteund LLM te gebruiken dat het beste past bij uw bedrijfsbehoeften en uw inhoud. U kunt alleen LLM's selecteren die zijn goedgekeurd voor gebruik door uw beheerder. Als uw organisatiebeheerder een model uitschakelt dat momenteel in gebruik is, blijft uw eerder verwerkte inhoud toegankelijk. Zoekindex kan echter geen verdere inhoud verwerken. Zie Zoekindex Reference voor meer informatie over ondersteunde modellen.
-
Kies op de pagina Parseren een van deze opties.
Standaardparser Extraheer tekst met ingebouwde instellingen. Op LLM gebaseerde parser Extraheer alle tekst, afbeeldingen en andere visuele elementen met behulp van een LLM. Docling Parser (Documentparser) Extraheer tekst uit afbeeldingen, tabellen en documentlay-outs met behulp van Docling Parser. - Als u Standaardparser kiest, klikt u op Volgende.
-
Als u ervoor kiest om uw documenten te parseren met behulp van een LLM, voert u deze stappen uit.
- Selecteer het juiste model in de vervolgkeuzelijst.
-
Gebruik de standaardaanwijzing zoals deze is of bewerk deze voor uw specifieke gebruikscase.
Het wordt sterk aanbevolen om de aanwijzing voor uw gebruikscase en documenten aan te passen.
- Klik op Volgende.
-
Als u de parser Docling kiest, klikt u op Volgende.
Standaard is extra voorverwerking uitgeschakeld. Schakel optioneel beeldverwerking in wanneer u strategieën in blokken instelt om afbeeldingen en complexe tabellen te parseren.
-
Als u de standaardparser kiest, kiest u op de pagina Voorverwerking een van deze opties.
Geen voorverwerking Gebruik geparseerde tekst en visuele gegevens zoals ze zijn. Op LLM gebaseerde visuele gegevensvoorverwerking Leg context vast vanuit visuele gegevens met behulp van een LLM. (Alleen beschikbaar als u in de vorige stap de standaardparser hebt geselecteerd.) - Als u Geen voorverwerking kiest, klikt u op Volgende.
-
Als u ervoor kiest om uw documenten vooraf te verwerken met behulp van een LLM, voert u deze stappen uit.
- Selecteer het juiste model in de vervolgkeuzelijst.
-
Gebruik de standaardaanwijzing zoals deze is of bewerk deze voor uw specifieke gebruikscase.
Het wordt sterk aanbevolen om de aanwijzing voor uw gebruikscase en documenten aan te passen.
- Klik op Volgende.
Chunking en vectorisering instellen
Stel vervolgens blokken in voor uw gegevens en selecteer een inbedmodel om doorzoekbare vectoren voor elk blok te maken.
-
Als uw zoekindex voorkomt op een DMO, selecteert u op de pagina In blokken op te nemen velden en de in blokken verdeelde strategie.
-
Klik voor het toevoegen of verwijderen van velden op Velden beheren en sla uw werk op.
Zoekindexen ondersteunen geen datum- en datumtijdvelden voor blokken. Alleen numerieke en tekstvelden zijn beschikbaar voor het in blokken verdelen van gegevens.
- (Optioneel) Werk de strategie voor blokken bij en wijzig de instellingen.
- Als uw zoekindex voorkomt op een DMO van een Salesforce-object met bestandsbijlagen die u wilt opnemen, klikt u op Bijlagen opnemen en selecteert u het ContentDocumentVersion UDMO.
- Voeg een bestandsextensie toe of stel een strategie voor blokken in op basis van het bestandstype. Als u een bestandsextensie voor een nieuw bestandstype wilt toevoegen, klikt u op Bestandsextensie toevoegen en werkt u vervolgens optioneel de strategie voor blokken bij en wijzigt u de instellingen voor een bestaand bestandstype.
- (Optioneel) Als u extra velden aan een blok wilt toevoegen, selecteert u de schakelaar Velden vooraf toevoegen aan en selecteert u een veld in de lijst. U kunt maximaal twee velden toevoegen.
- Als u gegenereerde blokken wilt verrijken met extra metagegevens, schakelt u de optie Inhoudsblokken verrijken in.
- Klik op Volgende.
-
Klik voor het toevoegen of verwijderen van velden op Velden beheren en sla uw werk op.
-
Als uw zoekindex zich op een UDMO bevindt, voegt u een bestandsextensie toe of stelt u een blokstrategie in op basis van het bestandstype.
- Klik voor het toevoegen van een bestandsextensie voor een nieuw bestandstype op Bestandsextensie toevoegen. Als u afbeeldingen wilt verwerken, voegt u de bestandsextensies JPEG, JPG en PNG toe.
-
(Optioneel) Werk de strategie voor blokken bij en wijzig de instellingen voor een bestaand bestandstype.
Voor afbeeldingsbestanden met extensies, zoals JPEG, JPG of PNG, is afbeeldingsverwerking standaard ingeschakeld. Als u beeldverwerking voor PDF-bestanden wilt opnemen, schakelt u beeldverwerking in.
Als u in vorige stappen Op LLM gebaseerde parsering of Op LLM gebaseerde visuele gegevensvoorverwerking hebt geselecteerd, is beeldverwerking niet van toepassing, zelfs niet als u deze inschakelt. - (Optioneel) Als u extra velden aan een blok wilt toevoegen, selecteert u de schakelaar Velden vooraf toevoegen aan en selecteert u een veld in de lijst. U kunt maximaal twee velden toevoegen.
- Als u gegenereerde blokken wilt verrijken met extra metagegevens, schakelt u de optie Inhoudsblokken verrijken in.
- Wanneer u de Docling-parser selecteert, kunt u desgewenst op LLM gebaseerde beeldverwerking inschakelen om afbeeldingen en complexe tabellen te parseren met behulp van een LLM. Selecteer voor een betere gegevensextractie met tabellen Sectiebewuste blokken. Sectiebewuste blokken verwerken tabellen optimaal, zoals het bewaren van de koptekstinformatie over tabelblokken. Zie voor meer informatie over ondersteunde bestandsindelingen Docling Parser.
-
Als u audio- of videobestanden wilt transcriberen, klikt u op Configureren en selecteert u in het transcriptievenster het volgende:
- Selecteer het standaard transcriptiemodel in de vervolgkeuzelijst.
- Selecteer voor het toevoegen van een tijdstempel aan elk sprekeritem Tijdstempel opnemen.
- Klik op Volgende.
-
Selecteer op de pagina Vectorisering in de vervolgkeuzelijst een inbedmodel en klik vervolgens op Volgende. Als uw zoekindex afbeeldingen bevat om te verwerken, selecteert u het juiste inbedmodel (bèta).
Het model bepaalt hoe Data 360 uw ongestructureerde gegevensobjecten meet voor semantische relevantie bij het samenstellen van zoekresultaten.
Velden configureren voor filteren
Als u de precisie en relevantie van zoekresultaten wilt vergroten, geeft u velden op die gebruikers kunnen gebruiken om hun zoekopdrachten te filteren.
-
Voeg op de pagina Velden voor filteren desgewenst velden toe uit het bronobject of gerelateerde objecten om meer manieren te bieden om een zoekopdracht te filteren. U kunt maximaal tien filtervelden selecteren.
Data 360 pikt de vooraf gefilterde velden op wanneer u vectorinbedding genereert. Als u de waarden in die vooraf gefilterde velden wijzigt, pikt Data 360 ze op wanneer u die vectorinbedding genereert of vernieuwt. De kardinaliteit van de objectrelatie tussen het bronobject en het gerelateerde object moet 1:1 of N:1 zijn.
Als de geïndexeerde niet-gestructureerde gegevens bijvoorbeeld casegesprekstranscripties bevatten, kan filteren op het veld Status in het object Case de relevantie van semantische zoekresultaten verbeteren bij het zoeken in de gesprekstranscripties.
- Klik op Volgende.
De index beoordelen en samenstellen
- Controleer de configuratie en de doelobjecten van het gegevensmodel.
- Klik op Opslaan.
Wanneer u de zoekindex samenstelt, maakt Data 360 een hybride zoekindex voor de gegevens. Maak vervolgens een Retriever op het tabblad AI-modellen. Agentforce agenten kunnen de zoekindex gebruiken met Retrievers in promptsjablonen.
