Tại Atlanta, các buổi thực hành Docling đưa tài liệu vào AI
· Ban biên tập BehindLines
Trước khi trả lời câu hỏi từ một bộ tài liệu, trợ lý AI cần có cách biểu diễn cấu trúc tài liệu phù hợp. Đây là vấn đề được các buổi thực hành Docling trong chương trình IBM TechXchange đề cập. Hội nghị dự kiến diễn ra từ ngày 26 đến 29 tháng 10 năm 2026 tại Atlanta. Lịch công bố dành thứ Hai ngày 26 cho hoạt động trước hội nghị và xếp phiên khai mạc chung vào thứ Ba ngày 27. Chương trình IBM
Giữ lại ý nghĩa của trang
Docling là dự án mã nguồn mở bắt nguồn từ IBM Research, hiện thuộc LF AI & Data Foundation. Các lịch học được dẫn ở đây do dự án và IBM công bố. Nguồn gốc dự án
Bảng không được đọc giống một đoạn văn: đưa một giá trị ra khỏi cột ban đầu có thể làm thay đổi ý nghĩa. Tài liệu kỹ thuật của Docling giới thiệu công cụ xử lý PDF, trong đó có bố cục, bảng và thứ tự đọc. Thông tin có cấu trúc sau đó có thể cung cấp cho ứng dụng trí tuệ nhân tạo. Tài liệu kỹ thuật
Lịch do dự án công bố gồm bảy phiên, với bốn buổi thực hành và ba bài trình bày. Đây là chương trình đào tạo, không phải thông báo phát hành phiên bản phần mềm mới tại hội nghị. Lịch Docling
Từ tài liệu đến truy xuất thông tin
Lịch ghi buổi thứ Hai ngày 26 từ 12 giờ 15 đến 13 giờ 45 theo giờ địa phương EDT. Nội dung kết hợp Docling với OpenRAG và kho tri thức OpenSearch, để các tác nhân truy vấn qua giao thức MCP. Mục tiêu được công bố là xây dựng chuỗi xử lý nối tài liệu với công cụ tìm kiếm thông tin của trợ lý. Chi tiết IBM
Thứ Ba ngày 27 có buổi thực hành sử dụng Amazon Bedrock và S3 Vectors. Thứ Tư ngày 28, một phiên khác dự kiến theo dõi tài liệu sau khi đi vào nơi lưu trữ, rồi được xử lý cùng Kafka và Confluent. Đây là các bài tập đã lên lịch; chưa có kết quả thực tế của các phiên được xác nhận tại đây. Lịch học
Điểm bắt đầu cho nhà phát triển
Kho học liệu công khai có các thư mục cho LAB-1499 và LAB-2775. Chúng tạo một lối vào cụ thể để xem xét bài tập ngoài khuôn khổ hội nghị. Học liệu
Ý tưởng xuyên suốt là đưa tài liệu vào AI đồng thời giữ lại quan hệ giữa các thông tin. Một màn trình diễn truy xuất thành công vẫn là bài tập; tự nó không chứng minh mọi câu trả lời của ứng dụng đều đáng tin cậy.