AI 및 RAG 검색을 위한 Lotus 스프레드시트 아카이브 준비

AI는 읽을 수 없는 것을 사용할 수 없다

대부분의 검색 및 임베딩 파이프라인은 레거시 스프레드시트 이진 파일을 조용히 건너뛰습니다. 그 결과 회사의 실제 지식 중 일부만을 기반으로 질문에 자신 있게 답하는 사설 RAG 시스템이 만들어지며, 종종 무엇이 제외되었는지 아무도 깨닫지 못합니다.

아카이브를 현대화하는 것은 화려하지는 않지만 필요한 전제 조건입니다: 깨끗하고 열린 형식이 기존 형식이 숨겨 두었던 스프레드시트 역사를 열어 줍니다.

RAG에 가장 적합한 대상 형식

대화를 비공개로 유지하세요

아카이브에 금융, 고객, 직원 또는 운영 데이터가 포함되어 있는 경우, 변환은 클라우드 AI 단계 이전에 이루어져야 하며, 바람직하게는 나머지 RAG 파이프라인을 호스팅하는 동일한 관리 환경 내에서 이루어지는 것이 좋습니다.

무료 온라인 변환기는 개인정보를 존중하는 AI 시스템에 적절한 의존성이 아닙니다. 이들은 개인용 LLM이 제거하도록 설계된 데이터 거주 문제를 그대로 다시 불러옵니다.

나중에 보람 있는 색인 작성 팁

변환 중에 파일별 메타데이터를 캡처합니다: 소스 경로, 출력 경로, 원본 확장자, 변환 타임스탬프, 그리고 폴더 구조에서 추론할 수 있는 프로젝트, 연도, 또는 엔터티. 해당 메타데이터를 필터링 가능한 필드로서 벡터 스토어에 푸시합니다.

RAG 준비가 된 아카이브라고 선언하기 전에 몇 가지 알려진 역사적 질문에 대한 샘플 테스트 검색. 올바른 질문은 종종 인덱스에 포함되어야 하는 탭이나 가정을 드러낸다.