Что это за агент?
Решение превращает большие неструктурированные технические документы (PDF, Word, презентации, изображения, стенограммы) в компактные IdeaBlocks — пары предложений с контекстным вопросом и ответом — для точного поиска и использования в RAG и агентских сценариях. Производится контекстная сегментация, очистка и конвертация исходного текста, генерация IdeaBlocks с помощью модели Blockify, агрегация итоговых разделов и выгрузка результатов в Amazon S3 и Google Drive. По заявленным данным, подход повышает агрегированную точность до ~78×, ответы из IdeaBlocks оказываются примерно в 40× точнее, а релевантность поиска улучшается на ~52%. Решение поддерживает пакетную обработку, контроль статуса задач и экспорт структурированного XML или конечных файлов.
Ключевые особенности
Резкое сокращение объема хранимых данных — исходный текст сжимается до примерно 2.5% при сохранении ключевой информации
Повышение точности ответов LLM и систем поиска за счёт контекстных IdeaBlocks (~40× для ответов, ~52% выше релевантность поиска как указано)
Приём и извлечение текста из любых форматов: PDF, Word, слайды, изображения и стенограммы с последующей очисткой
Контекстная сегментация: поиск естественных границ в тексте и разделение на смысловые фрагменты
Сценарии использования
Формирование компактной, быстро ищущейся базы знаний из длинных технических мануалов для сервисных инженеров
Подготовка данных для RAG-агентов: конвертация корпоративных документов в IdeaBlocks и передача в индекс для выдачи точных ответов
Обработка архивов PDF/презентаций и стенограмм переговоров для создания справочных Q&A-блоков
Регулярная пакетная дистилляция обновляемой документации с последующей загрузкой в Amazon S3 или Google Drive для downstream‑сервисов

Оставьте заявку на внедрение агента
Все агенты в каталоге готовы к работе и доступны бесплатно. Мы берём оплату только за внедрение и настройку под ваши процессы.







