大量的企業資料是非結構化的，這種情況在可預見的未來不太可能改變。非結構化格式的資料對開發人員的影響超出了時間和成本。這意味著企業的決策是基於有限數量的可使用的結構化數據，而不是其中駐留的所有數據。除此之外，這意味著各種各樣的企業工作流程（內部和麵向客戶）需要手動幹預，這使得它們成本更高、速度更慢且更容易出錯。隨著企業資料足跡的成長，這個問題可能會變得更加嚴重。
開發人員如何利用非結構化資料？
利用非結構化資料的最有效方法之一是將其引入 RAG 管道，使資料 美國電話號碼庫 可透過向量搜尋進行檢索。這在各行業都有廣泛的應用。 RAG 應用程式可讓您更輕鬆地存取更多相關文檔，從而提高營運效率，從而縮短解決時間並降低成本。可以解決的一些用例是：
使跨行業的客戶支援團隊能夠找到相關的故障排除文檔
使醫療專業人員能夠提取儲存在文件資料庫中的相關文章和患者記錄，以協助診斷和治療計劃
推薦系統利用客戶資料推薦最適合的產品
圖 1. 使用 unstructured.io 和 Capella VectorDB 的非結構化資料攝取管道
目前處理非結構化資料的方式是什麼？
目前使用Couchbase Capella 實現這一目標（為RAG 應用程式攝取非結構化資料）的方法需要開發人員編寫應用程式來連接到非結構化資料提取器，解析其輸出，對其進行分塊，然後將其發送到嵌入模型以產生向量然後必須將其發送到 Couchbase Capella 上的向量資料庫。
我們的連接器如何改進目前攝取非結構化資料的方法？
unstructured.io – Couchbase 連接器簡化了連接上述 B2B 電子商務可擴展性：2024 年成功實現此目標的策略 兩個攝取管道主要元素的過程，從而更容易：
將非結構化文字資料轉換為結構化 JSON 文檔
產生對應的向量
將它們插入 Couchbase Capella
來源連接器可協助在分塊（以及可選的向量化）之前從 Couchbase Capella 取得數據，而目標連接器則可協助將處理後的資料從 unstructed.io 擷取到 Couchbase Capella 中。
Capella 是一個高效能向量資料庫，可讓您快速設定、索引和 最後的資料庫 查詢向量資料庫。以下是您如何利用連接器，只需幾行程式碼即可開始處理文件。