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在构建多模态检索增强生成（RAG）系统时，由于需要处理和理解多种类型的数据，我们面临着一系列独特的挑战。传统的RAG系统主要侧重于文本，但现实世界中的文档往往包含复杂的非结构化信息，比如表格、图表和图片。这些非文本模态的数据给准确的信息提取和有效利用带来了显著的难题。
文本是最基础的模态，但文档中普遍存在的表格、图表和图片，其内部结构和信息表达方式与纯文本截然不同。
解析这些非文本数据，并将其转化为LLM能够理解和利用的格式，是一项复杂的任务。简单地将其视为文本会丢失大量结构化和视觉信息。
表格和图表并非简单的图像。它们通常包含了精确的数值、趋势、比较关系以及隐藏的结构化数据。例如，一个柱状图不仅展示了数据点，还通过柱子的长短、颜色、坐标轴标签等传递了大量信息。
如果仅仅将它们转化为简单的文本描述，很容易丢失关键的细节和上下文，导致RAG系统无法进行精确的推理和回答。因此，它们需要专门的解析和解释方法。
文档中的图表和文字往往是相互关联的。一段文字可能在解释某个图表，而图表则提供了视觉化的数据支持。
如何准确地将这些不同模态的内容划分为有意义的块（chunk），并建立它们之间的语义关联，是RAG系统有效检索和生成高质量回答的关键。粗糙的划分可能导致信息碎片化，而无法识别模态间的关联则会限制LLM的理解能力。
利用像CLIP或ALIGN这样的多模态预训练模型，将文本和图像（甚至其他模态的表示）都映射到一个共享的向量空间中。
用户查询（通常是文本）可以嵌入到这个共享空间中，然后通过向量相似性搜索检索最接近的图像和文本块。
这样简化了检索过程，因为所有数据类型都在一个统一的语义空间中进行比较。生成阶段可以使用多模态LLM(MLLM)来处理检索到的多模态内容。
对于图像、表格和图表，通过专门的视觉模型（VLM）或图像到文本模型（如LLaVA、FUYU-8b、甚至针对图表的DePlot等），生成详细的文本描述、摘要或结构化数据（如表格的CSV格式）。这些生成的文本与原始文本一起进行嵌入和检索。原始图像/表格本身也可以作为引用存储。
文本块存储在文本向量数据库中，图像摘要（由VLM生成）存储在图像向量数据库中，并关联到原始图像。表格摘要（由VLM或LLM生成）存储在表格向量数据库中，并关联到原始表格数据。
当用户查询时，系统会并行地从所有存储中检索相关内容。检索到的来自不同模态的候选结果会通过一个多模态重排序器进行统一评估和排序，以选出最相关的结果集合。最终，MLLM（如GPT-4V、Qwen-VL、Pixtral12B）可以同时接收文本和原始图像作为输入来生成答案。
EasyDoc是EasyLinkAI基于自研视觉语义大模型打造的文档解析服务，为开发者提供高效、精准的非结构化文档处理能力。支持多种文档格式，输出结构化数据，助力各行各业构建智能、高效的AIAgent应用。
主要的功能：
Lite模式：精准识别文档布局块，提取块类型（如标题、段落、列表）及文本内容，适用于基础文档解析需求。
Pro模式：合并跨页/跨栏视觉块，生成逻辑块，并构建文档章节层次结构，提供语义化组织，适合复杂文档处理。
Premium模式：深度解析图表（如柱状图、饼图）与表格（含行列关系、跨页拼接），输出丰富结构化数据，赋能高级AI应用。
EasyDoc助力开发者将非结构化文档转化为结构化知识，解锁AI驱动的无限可能。
结构化输出：提供JSON格式（Premium模式支持Markdown），便于AI应用和程序化处理。
API集成：简洁的RESTAPI，配备详细文档和示例代码，确保快速上手。
安全保障：采用HTTPS加密传输，文档处理后即删除，严格遵循数据保护法规。
EasyDoc的输出专为RAG系统优化：
语义分块：相比于业界采用字数、标点、页等规则化分块，Easydoc基于语义识别分块（如段落、表格、图表及其标题、注释），合并跨页/跨栏内容，形成逻辑完整的语义单元。
上下文增强：通过层级结构为每个语义单元提供文档路径上下文，保留全局关联性，提升检索的召回率与准确性。
精准溯源：提供页码和视觉坐标信息，支持LLM高效定位信息源。
内容块智能识别
超越传统行文分割，将零散文本转化为LLM可理解的语义知识块。
层次结构分析
智能识别文档结构，构建文档结构树，为LLM注入结构化的上下文认知。
图表深度解读
将复杂的表格与图片进行深层次的语义解读，全面提升多模态AI应用效果。
相较传统文档解析方案，EasyDoc的视觉语义大模型技术显著提升解析精度和语义理解能力，特别适合需要深度内容分析的AI应用场景，如RAG知识库和智能Agent。
视觉语义融合：结合视觉布局与语义理解，精准识别复杂文档结构（如跨页表格、嵌套图表），输出逻辑完整的语义单元。
智能分块：基于语义分块（如段落、表格、图表及其标题、注释），合并跨页/跨栏内容，优于传统字数或标点分块。
上下文保留：通过层级结构（如parent_id）为每个语义单元提供文档路径上下文，增强RAG系统的检索准确性。
精准溯源：提供页码和视觉坐标信息，支持LLM高效定位信息源，提升数据可信度。
高性能处理：基于大模型优化，快速解析大批量文档，满足企业级需求。
EasyDoc为AIAgent应用提供强大的非结构化文档预处理能力，广泛应用于通用场景和行业场景，以下结合业界成功实践示例。
应用场景
案例描述
EasyDoc作用
信息抽取
某企业通过解析合同文档提取关键条款（如金额、日期），实现自动化合规审查。
Lite模式精准提取文本块，Pro模式合并跨页条款，输出结构化JSON，提升信息提取效率。
内容比对
某法律科技公司比较多版本法律文书，识别条款差异。
Pro模式构建文档层次结构，基于全文知识点理解并标注语义级差异，Premium模式解析表格变更，加速比对流程。
语义检索与推荐
某内容平台通过解析用户上传的PDF文档，实现精准内容推荐。
Premium模式提供语义分块和上下文信息，优化RAG检索的召回率与准确性。
AI知识库
某企业构建内部知识库，整合技术文档和报告。
Pro模式生成逻辑层次结构，Premium模式解析图表和表格，增强知识库的语义检索能力。
金融-智能投研与投顾
某投研机构解析年报和研报，提取财务数据和关键洞见。
Premium模式深度解析财务表格和图表（如利润表、趋势图），输出结构化数据，助力投研自动化。
医疗-病例分析
某医疗AI系统解析病例报告，提取诊断和治疗信息。
Pro模式合并跨页病例记录，Premium模式解析检查表格，提供结构化数据支持精准诊断。
法律-判例分析
某法律科技公司解析判例文档，构建判例知识库。
Pro模式提取章节结构，Premium模式解析引用表格，确保语义完整性和检索精度。
制造-辅助设计与维修知识库
某制造企业解析设备手册，构建维修知识库。
Premium模式解析技术图表和表格，输出结构化数据，优化维修查询和设计辅助。
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EasyDocRESTAPI提供高效的文档解析功能，助力开发者将非结构化文档转化为适合LLM应用的结构化数据。使用API需完成以下两步：
发起解析任务：通过POST/v1/easydoc/parse上传文档，创建解析任务。
查询任务状态与结果：通过GET/v1/easydoc/parse/{task_id}获取任务状态及解析结果。
EasyDoc输出结构化的JSON格式，专为AI应用和程序化处理设计。Premium模式额外支持Markdown格式，提供更灵活的数据组织与展示方式。
https ://www. easylink-ai. com/easy-doc/pricing
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