O Google Cloud anunciou a integração do Layout Parser do Document AI com o BigQuery, simplificando a criação de pipelines RAG poderosos para desenvolvedores. Ao aproveitar o ML.PROCESS_DOCUMENT e outras funções de aprendizado de máquina do BigQuery, você pode otimizar o pré-processamento de documentos, gerar embeddings e realizar pesquisas semânticas, tudo dentro do BigQuery usando SQL. Essa integração é particularmente interessante, pois aborda um desafio fundamental nos pipelines RAG: analisar documentos complexos como demonstrações financeiras. Ao dividir os documentos em unidades menores e semanticamente relacionadas, o Layout Parser pode melhorar a relevância das informações recuperadas, levando a respostas mais precisas de um modelo de linguagem grande (LLM). Além disso, a capacidade de gerar metadados como fonte do documento, localização do fragmento e informações estruturais juntamente com os fragmentos aprimora seu pipeline RAG, permitindo que você filtre, refine os resultados da pesquisa e depure seu código. Resolver o problema do processamento complexo de documentos em pipelines RAG é um grande passo para tornar a tecnologia RAG mais acessível e escalonável.