Современные методы обучения и RAG-системы сталкиваются с проблемой неструктурированных данных. Большинство корпоративных документов, включая PDF-отчеты и презентации, создаются для визуального восприятия человеком, а не для машинной обработки. Это приводит к потере контекста при извлечении информации, ошибкам в парсинге таблиц и неверной интерпретации иерархии данных моделями.
Эксперты предлагают пересмотреть подходы к созданию контента, переходя от визуально ориентированных форматов к семантически структурированным. Использование стандартов, таких как Markdown, JSON или специализированные XML-схемы, позволяет ИИ точнее определять связи между сущностями, заголовками и содержанием. Такой переход требует внедрения новых стандартов подготовки документации на уровне бизнес-процессов, что значительно снижает нагрузку на этапы предобработки данных.
Подобная стандартизация упрощает индексацию в векторных базах данных и повышает точность ответов при работе с большими массивами знаний. Компании, которые начинают адаптировать свои внутренние базы знаний под требования машинного чтения, получают преимущество в скорости и качестве работы агентных систем. Это становится критически важным этапом цифровой трансформации, где качество входных данных напрямую определяет эффективность внедряемых ИИ-решений.