在人工智能的浪潮中，多模態大模型（VLM）正以前所未有的速度改變著我們的世界。從自然語言處理（NLP）到計算機視覺（CV），從大型語言模型（LLM）到檢索增強生成（RAG）和智能體（Agent），AI的邊界不斷被拓展。而今天，我們將聚焦于一個關鍵領域——文檔結構化抽取，看看12種頂尖的VLM多模態大模型，誰才是真正的強者！一、什么是文檔結構化抽取？在數字化時代，文檔無處不在，從發票、合同到研究報告，它們承載著海量的信息...

A！Anthropic推出的MCP協議（ModelContextProtocol）正在顛覆AI與外部工具的交互方式，被譽為“AI界的USB接口”。然而，隨著生態爆發式增長，安全隱患也浮出水面。這篇綜述(??https:arxiv.orgpdf2503.23278??)深度解析了MCP的架構、生態現狀和三大致命風險，建議開發者收藏！本文摘要如下：一、MCP協議：AI工具交互的“終極解決方案”？1.痛點：AI調用工具的“黑暗時代”手動對接地獄：開發者需為每個API單獨編寫接口代碼（...

在這個由智能設備主導的時代，維護工作的重要性愈發凸顯，幾乎成了生產活動的守護神。想象一下，當一臺精密的機器在深夜突發故障，而維護手冊卻像天書一樣難以理解，這時，交互式電子技術手冊（IETMs）就像一束溫暖的燈塔，指引著維護人員安全渡過難關。面對從圖形用戶界面（GUIs）到自然語言用戶界面（LUIs）的轉變，以及復雜邏輯關系的梳理，傳統的IETMs顯得有些力不從心。為了應對這一挑戰，一個革命性的方法——LLMR應運而...

前言在私有領域知識問答和企業知識管理領域，結合檢索增強型生成模型（RetrievalAugmentedGeneration,RAG）大模型（LargeLanguageModel,LLM）已成為一種趨勢。然而，在RAG系統的文檔預處理階段和檢索階段，經常碰到三個主要問題。企業內部常常積累了大量包含PDF格式的文檔，這些文檔的解析精度不足，嚴重制約了基于專業知識的問答系統的性能。因此，提高這些PDF文件的解析質量，對于構建高效的RAG系統至關重要。構建起一個完備...

騰訊最近發布了一款名為Hunyuan的先進Moe（MixtureofExperts）模型，該模型在多個基準測試中表現出色，超越了Llama3，成為自然語言處理（NLP）領域的新領導者。地址如下：github:https:github.comTencentTencentHunyuanLargeblobmainREADMECN.mdhf:https:huggingface.cotencentTencentHunyuanLarge以下是Hunyuan模型的一些關鍵優勢：合成數據增強：HunyuanLarge通過合成數據增強訓練，能夠學習到更豐富的表示，處理長上下文輸入...

AutoRetrieval是一種高級的RAG技術，它在啟動向量數據庫檢索之前使用AgentLLM動態推斷元數據過濾器參數和語義查詢，而不是將用戶查詢直接發送到向量數據庫檢索接口（例如密集向量搜索）的樸素RAG。您可以將其視為查詢擴展重寫的一種形式，也可以將其視為函數調用的一種特定形式；后文我們將給出實現邏輯和代碼。達到效果如下：用戶輸入GivemeasummaryoftheSWEbenchpaper推理結果改寫查詢:summaryoftheSWEbenchpaper過濾參數:{"f...

今天介紹了一種全新的LlamaIndex數據結構：文檔摘要索引。將描述它如何比傳統語義搜索提供更好的檢索性能，并通過一個示例進行了演示。背景大型語言模型(LLM)的核心用例之一是針對自己的數據進行問答。為此，我們將LLM與“檢索”模型配對，該模型可以對知識語料庫執行信息檢索，并使用LLM對檢索到的文本執行響應合成。這個整體框架稱為檢索增強生成（RAG）。目前，大多數構建LLM驅動的QA系統的用戶傾向于執行以下操作：獲取源文...

通過上文的方法??RAG高級優化：一文看盡query的轉換之路??，我們召回了一些相關片段，本文我們將介紹在將召回片段送入大模型之前的一些優化手段，它們能幫助大模型更好的理解上下文知識，給出最佳的回答：LongtextReorderContextualcompressionRefineEmotionPromptLongtextReorder根據論文LostintheMiddle:HowLanguageModelsUseLongContexts，的實驗表明，大模型更容易記憶開頭和結尾的文檔，而對中間部分的文檔記憶能力不...

傳統的檢索方法通常依賴于對query進行語義理解(基于向量)或關鍵字匹配(BM25)，這兩種方法都有其優點和缺點。融合檢索、HyDE和RAGFusion可以創建一個更健壯和準確的檢索系統。本文將介紹三種優化方法：Fusionretrieval：基于向量和基于bm25的檢索HyDE(假設文檔嵌入)：通過根據查詢生成和嵌入假設文檔來增強檢索。RAGFusion：通過結合多次搜索迭代的結果來提高檢索質量。高級RAG技術介紹FusionRetrieval融合檢索是一種強大的文檔...

上篇文章我們介紹了借助LLM和OCR將文檔轉換成markdown的方法：??顛覆傳統OCR輕松搞定復雜PDF的工具??。本篇文章將介紹如何對markdown進行有效切分。之前介紹了文本切分五個層級，本文方法是第三個層次：Level1:CharacterSplitting簡單的字符長度切分Level2:RecursiveCharacterTextSplitting通過分隔符切分，然后遞歸合并Level3:DocumentSpecificSplitting針對不同文檔格式切分(PDF,Python,Markdown)Level4:SemanticSplittin...

LLM輔助OCR項目是一個先進的系統，旨在顯著提高光學字符識別(OCR)輸出的質量。通過利用尖端的自然語言處理技術和大型語言模型(LLM)，將原始OCR文本轉換為高度準確、格式良好且可讀的文檔成為可能。本篇文章將介紹一款在github上擁有1.7kstar的開源實現工具LLMAidedOCR。特征本項目支持以下功能：PDF到圖像轉換使用Tesseract進行OCR使用LLM（本地或基于API）進行高級錯誤更正智能文本分塊，高效處理Markdown格式選項抑制頁眉和頁...

?準確地找到與用戶查詢最相關的信息是RAG系統成功的關鍵，如何幫助檢索系統提升召回的效果是RAG系統研究的熱門方向，之前的文章介紹了在分塊階段的優化方法：RAG高級優化：基于問題生成的文檔檢索增強。本文將介紹三種query理解的方法，以增強檢索增強生成(RAG)系統中的檢索過程：查詢重寫：重新定義查詢，使其更加具體和詳細。Stepback提示：生成更廣泛的查詢，以獲得更好的上下文檢索。子查詢分解：將復雜查詢分解為更簡單的...

Reranker是任何檢索架構(RAG、Agent等)的重要組成部分，但它們通常也比PipeLine中其他部分更模糊。有時，甚至很難知道該使用哪一個。每個問題都是不同的，使用X的最佳模型不一定與使用Y的模型相同；新的重新排名方法不斷涌現，該如何兼容他們呢？今天介紹一款高效擴展工具rerankers：設計目標新的重新排名方法不斷涌現：例如，RankGPT使用LLM對文檔進行重新排序，就在去年出現，取得了非常有希望的零樣本基準測試結果。所有不同...

在我們日常處理大模型的輸出時，經常希望輸出的結果為結構化的(例如輸出json格式)，這樣有助于我們進行結果的后處理。但是在模型輸出超過限制和流式輸出時就會遇到問題了，由于答案沒完全輸出，轉json就存在問題。大型語言模型（LLMs）產生結構化輸出的原因包括：提高可讀性：結構化輸出使得信息以一種邏輯清晰、易于理解的方式呈現，提高了信息的可讀性和用戶體驗。便于處理：結構化數據可以更容易地被機器讀取和處理，有助于...

我們將在本文中介紹一種文本增強技術，該技術利用額外的問題生成來改進矢量數據庫中的文檔檢索。通過生成和合并與每個文本片段相關的問題，增強系統標準檢索過程，從而增加了找到相關文檔的可能性，這些文檔可以用作生成式問答的上下文。實現步驟通過用相關問題豐富文本片段，我們的目標是顯著提高識別文檔中包含用戶查詢答案的最相關部分的準確性。具體的方案實現一般包含以下步驟：文檔解析和文本分塊:處理PDF文檔并將其劃分...