Google क्लाउड ने BigQuery के साथ Document AI के Layout Parser के एकीकरण की घोषणा की है, जिससे डेवलपर्स के लिए शक्तिशाली RAG पाइपलाइन बनाना आसान हो गया है। ML.PROCESS_DOCUMENT और BigQuery मशीन लर्निंग फ़ंक्शन का लाभ उठाकर, आप SQL का उपयोग करके BigQuery के भीतर दस्तावेज़ प्रीप्रोसेसिंग को सरल बना सकते हैं, एम्बेडिंग जेनरेट कर सकते हैं और सिमेंटिक सर्च कर सकते हैं। यह एकीकरण विशेष रूप से रोमांचक है क्योंकि यह RAG पाइपलाइन में एक प्रमुख चुनौती का समाधान करता है: वित्तीय विवरणों जैसे जटिल दस्तावेज़ों को पार्स करना। दस्तावेज़ों को छोटी, सिमेंटिक रूप से संबंधित इकाइयों में विभाजित करके, Layout Parser पुनर्प्राप्त जानकारी की प्रासंगिकता में सुधार कर सकता है, जिससे बड़े भाषा मॉडल (LLM) से अधिक सटीक उत्तर मिलते हैं। इसके अलावा, दस्तावेज़ स्रोत, चंक लोकेशन और संरचनात्मक जानकारी जैसे मेटाडेटा को चंक्स के साथ जेनरेट करने की क्षमता आपकी RAG पाइपलाइन को बढ़ाती है, जिससे आप फ़िल्टर कर सकते हैं, खोज परिणामों को परिशोधित कर सकते हैं और अपने कोड को डीबग कर सकते हैं। RAG पाइपलाइन में जटिल दस्तावेज़ प्रोसेसिंग की समस्या को हल करना RAG तकनीक को अधिक सुलभ और स्केलेबल बनाने की दिशा में एक बड़ा कदम है।