将 LlamaIndex 集成到文档审查工作流程中，需要利用其能力来高效地索引、组织和检索文档中的信息。 LlamaIndex 充当非结构化数据（如 PDF、文本文件或电子邮件）和结构化查询之间的桥梁，从而更容易地自动化审查过程的各个部分。 例如，您可以使用它从法律合同、技术规范或研究论文的集合构建可搜索的知识库。 通过使用元数据（例如，文档类型、作者、日期）索引文档，您可以快速检索审查期间的相关部分，从而减少手动工作。
要实现这一点，请首先围绕 LlamaIndex 的索引和查询工具构建您的工作流程。 首先，使用适用于 PDF、Word 或纯文本等格式的连接器将文档加载到 LlamaIndex 中。 通过将文档拆分为可管理的部分（例如，段落或章节）并嵌入它们以进行语义搜索，来预处理数据。 然后，构建针对您的用例优化的索引 - 例如，用于大型文档的分层索引或用于精确术语匹配的关键字增强索引。 在审查阶段，使用 LlamaIndex 的查询引擎来回答特定问题，例如“本合同是否包含终止条款？”或“列出所有引用安全协议的章节。”这种方法使审查人员能够快速找到关键信息，而无需手动浏览数百页的内容。
自定义是将 LlamaIndex 与您的工作流程对齐的关键。 例如，您可以添加后处理步骤，以根据置信度分数过滤结果，或将 LlamaIndex 与基于规则的检查相结合（例如，标记缺少必需条款的文档）。 如果您的工作流程涉及协作，请将索引数据集成到 UI 或 Jupyter Notebooks 或自定义 Web 应用程序等工具中，让审查人员直接与系统交互。 请记住，文档审查通常需要人工验证，因此请设计系统以突出显示 LLM 生成的答案以进行验证。 通过将自动检索与人工监督相结合，您可以创建一个平衡速度和准确性的可扩展过程。