如何使用文档构建多模式抹布？

使用文档解锁多模式AI：建筑检索型生成系统的指南

人工智能（AI）正在彻底改变数据处理，而多模式检索生成（RAG）处于这种转变的最前沿。抹布系统在处理多种数据类型（文本，图像，音频和视频）方面表现出色，这是导航许多企业中主要非结构化数据的关键功能。这种能力增强了上下文理解，提高准确性并扩大了包括医疗保健，客户服务和教育在内的各个领域的AI应用。

本文探讨了IBM的开源工具包，该文章旨在简化生成AI应用程序的文档处理，专门针对构建多模式的RAG功能。 Docling将各种文件格式（PDF，DOCX，图像等）转换为结构化输出（JSON，MARKDOWN），与Langchain和LlamainDex等流行的AI框架无缝集成。这简化了非结构化数据的提取并支持高级布局分析，从而使AI驱动的见解访问了复杂的企业数据。

关键学习目标：

• 了解文档：了解文档如何从非结构化文件中提取多模式信息。
• Docling的架构：检查Docling的管道和核心AI组件。
• Docling的独特功能：发现与其他解决方案区分开的内容。
• 构建多模式抹布系统：使用文档来实现数据提取和检索。
• 端到端工作流程：掌握从PDF中提取数据，生成图像描述的过程，并使用PHI 4查询矢量数据库。

用于非结构化数据处理的文档：

Docling是IBM的开源工具包，有效地将非结构化文件（PDFS，DOCX，图像）转换为结构化格式（JSON，MARKDOWN）。利用Doclaynet（用于布局分析）和TableFormer（用于表识别）（用于表识别）的高级AI模型，在保留文档的结构的同时，准确地提取文本，表和图像。它与Langchain和LlamainDex的无缝集成支持了抹布和提问的应用。它的轻巧设计可确保在标准硬件上有效性能，为基于云的解决方案提供了具有成本效益的替代方案并确定数据隐私的优先级。

文档管道：

文档采用线性管道。文档最初是解析的（PDF后端），提取具有坐标和渲染页面图的文本令牌。然后，AI模型独立处理每个页面以提取布局和表结构。最后，后处理阶段聚合页面结果，添加元数据，检测语言，注入阅读顺序，并组装一个结构化的文档对象（JSON或MARKDOWN）。

文档中的核心AI模型：

文档超越了传统，计算昂贵的OCR。它利用专门培训的用于视觉组件识别和分类的计算机视觉模型。

• 布局分析模型：基于RT-detr，并使用Doclaynet（一个大型的人类通知数据集）进行了训练，该模型充当对象检测器，识别和分类元素，例如文本块，图像，表和字幕。它在72 DPI处处理图像，从而实现有效的CPU处理。
• TableFormer模型：此视觉转换器模型在从图像中重建表结构，处理缺失边框，空单元格和格式不一致的复杂性的重建表结构方面出色。

Docling的主要优势：

• 多功能格式支持： Proceses PDF，DOCX，PPTX，HTML，图像等，将导出到JSON和MARKDOWN。
• 高级PDF处理：包括布局分析，阅读顺序检测，表识别和OCR（可选）扫描文档。
• 统一文档表示：使用一致的格式进行更轻松的处理和分析。
• AI-Ready集成：与Langchain和Llamaindex无缝集成。
• 本地执行：启用敏感数据的安全处理。
• 高效性能：比传统OCR快得多。
• 模块化体系结构：易于自定义且可扩展。
• 开源可用性：根据MIT许可免费提供。

使用文档（Python实施）构建多模式的抹布系统：

本节详细介绍了使用文档，从PDF中提取文本，图像和表，生成图像描述并查询向量数据库的抹布系统。完整的代码可在Google Colab笔记本（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).该示例使用图表使用样本PDF（“ Accenture.pdf”）来演示多模式检索。

（注意：此处将包括原始文章中的详细代码段，但由于长度约束，省略了它们。请参阅原始文章以获取完整代码。）

分析抹布系统：

本文展示了通过几个问题查询系统的查询，展示了其准确检索和合成PDF中文本，表和图像描述信息的能力。使用PDF的屏幕截图在视觉上确认结果。

结论：

文档是将非结构化数据转换为适合生成AI的格式的强大工具。它的高级AI模型，无缝框架集成和开源性质的结合使其成为构建强大而有效的多模式抹布系统的宝贵资产。它的成本效益和对本地执行的支持对处理敏感信息的企业特别有益。

（注意：由于长度限制，此处省略了原始文章的“常见问题”部分。它为抹布，文档的功能及其适用于企业使用提供了进一步的澄清。）

以上是如何使用文档构建多模式抹布？的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！