如何使用文檔構建多模式抹布？

使用文檔解鎖多模式AI：建築檢索型生成系統的指南

人工智能（AI）正在徹底改變數據處理，而多模式檢索生成（RAG）處於這種轉變的最前沿。抹布系統在處理多種數據類型（文本，圖像，音頻和視頻）方面表現出色，這是導航許多企業中主要非結構化數據的關鍵功能。這種能力增強了上下文理解，提高準確性並擴大了包括醫療保健，客戶服務和教育在內的各個領域的AI應用。

本文探討了IBM的開源工具包，該文章旨在簡化生成AI應用程序的文檔處理，專門針對構建多模式的RAG功能。 Docling將各種文件格式（PDF，DOCX，圖像等）轉換為結構化輸出（JSON，MARKDOWN），與Langchain和LlamainDex等流行的AI框架無縫集成。這簡化了非結構化數據的提取並支持高級佈局分析，從而使AI驅動的見解訪問了複雜的企業數據。

關鍵學習目標：

• 了解文檔：了解文檔如何從非結構化文件中提取多模式信息。
• Docling的架構：檢查Docling的管道和核心AI組件。
• Docling的獨特功能：發現與其他解決方案區分開的內容。
• 構建多模式抹布系統：使用文檔來實現數據提取和檢索。
• 端到端工作流程：掌握從PDF中提取數據，生成圖像描述的過程，並使用PHI 4查詢矢量數據庫。

用於非結構化數據處理的文檔：

Docling是IBM的開源工具包，有效地將非結構化文件（PDFS，DOCX，圖像）轉換為結構化格式（JSON，MARKDOWN）。利用Doclaynet（用於佈局分析）和TableFormer（用於表識別）（用於表識別）的高級AI模型，在保留文檔的結構的同時，準確地提取文本，表和圖像。它與Langchain和LlamainDex的無縫集成支持了抹布和提問的應用。它的輕巧設計可確保在標準硬件上有效性能，為基於雲的解決方案提供了具有成本效益的替代方案並確定數據隱私的優先級。

文檔管道：

文檔採用線性管道。文檔最初是解析的（PDF後端），提取具有坐標和渲染頁面圖的文本令牌。然後，AI模型獨立處理每個頁面以提取佈局和表結構。最後，後處理階段聚合頁面結果，添加元數據，檢測語言，注入閱讀順序，並組裝一個結構化的文檔對象（JSON或MARKDOWN）。

文檔中的核心AI模型：

文檔超越了傳統，計算昂貴的OCR。它利用專門培訓的用於視覺組件識別和分類的計算機視覺模型。

• 佈局分析模型：基於RT-detr，並使用Doclaynet（一個大型的人類通知數據集）進行了訓練，該模型充當對象檢測器，識別和分類元素，例如文本塊，圖像，表和字幕。它在72 DPI處處理圖像，從而實現有效的CPU處理。
• TableFormer模型：此視覺轉換器模型在從圖像中重建表結構，處理缺失邊框，空單元格和格式不一致的複雜性的重建表結構方面出色。

Docling的主要優勢：

• 多功能格式支持： Proceses PDF，DOCX，PPTX，HTML，圖像等，將導出到JSON和MARKDOWN。
• 高級PDF處理：包括佈局分析，閱讀順序檢測，表識別和OCR（可選）掃描文檔。
• 統一文檔表示：使用一致的格式進行更輕鬆的處理和分析。
• AI-Ready集成：與Langchain和Llamaindex無縫集成。
• 本地執行：啟用敏感數據的安全處理。
• 高效性能：比傳統OCR快得多。
• 模塊化體系結構：易於自定義且可擴展。
• 開源可用性：根據MIT許可免費提供。

使用文檔（Python實施）構建多模式的抹布系統：

本節詳細介紹了使用文檔，從PDF中提取文本，圖像和表，生成圖像描述並查詢向量數據庫的抹布系統。完整的代碼可在Google Colab筆記本（原始文章中提供）中找到。 The steps involve installing libraries, loading the Docling converter, chunking text, processing tables, encoding images, using a vision language model (eg, llama3.2-vision via Ollama) for image description generation, storing data in a vector database (eg, Milvus), and querying the system using an LLM (eg, Phi 4 via Ollama).該示例使用圖表使用樣本PDF（“ Accenture.pdf”）來演示多模式檢索。

（注意：此處將包括原始文章中的詳細代碼段，但由於長度約束，省略了它們。請參閱原始文章以獲取完整代碼。）

分析抹布系統：

本文展示了通過幾個問題查詢系統的查詢，展示了其準確檢索和合成PDF中文本，表和圖像描述信息的能力。使用PDF的屏幕截圖在視覺上確認結果。

結論：

文檔是將非結構化數據轉換為適合生成AI的格式的強大工具。它的高級AI模型，無縫框架集成和開源性質的結合使其成為構建強大而有效的多模式抹布系統的寶貴資產。它的成本效益和對本地執行的支持對處理敏感信息的企業特別有益。

（注意：由於長度限制，此處省略了原始文章的“常見問題”部分。它為抹布，文檔的功能及其適用於企業使用提供了進一步的澄清。）

以上是如何使用文檔構建多模式抹布？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！