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[图片描述一张系统架构图展示了三层结构...], metadata: { original_text: 我们的系统架构如下图所示..., image_uri: https://你的图床/system_architecture.png }}•searchable_content我们把原始文字和AI自动生成的“图片描述”拼在一起拿去生成向量存储。这样无论你搜文字还是搜图片内容都更容易找到相关信息•original_text当这个块被找到后我们只把最干净的原始文字喂给LLM不让它被图片描述干扰。•image_uri图片地址实现方法为这个复合Chunk生成多重表示进行索引。1.可检索文本由“原始上下文文字” “图片的AI描述”组合而成用于向量化。2.LLM上下文保留纯净的“原始上下文文字”在检索到后提供给LLM。3.图像引用保留指向原始图片的image_uri。通过这种方式系统既能通过丰富的上下文信息检索到该单元又能将最纯净的文本和对应的图像一同呈现给LLM和用户。五、实践一个可扩展的解析管道将以上策略整合一个健壮的解析管道应该是策略驱动、可插拔的。def process_document(file_path, strategymodular): if strategy integrated_engine: # 方案一调用一体化引擎API return process_with_deepdoc_api(file_path) # 方案二模块化组合策略# 步骤1根据文件类型选择初步解析器 file_type get_file_type(file_path) if file_type .docx: return process_with_markitdown(file_path) elif file_type .pdf: raw_elements Marker.parse(file_path) else: raw_elements Unstructured.parse(file_path) # 步骤2遍历元素进行精细化处理和分块 final_chunks [] for element in raw_elements: if element.type table: # 表格处理...pass elif element.type image_with_context: # 图文混合体处理...pass else: # 纯文本# 文本处理...pass return final_chunks六、其他的解析实践方向当然除了上面说的还有一些技术方向值得我们关注和实践1.原生多模态化•当前方法如文中所述我们将图片、表格等“翻译”成文本描述或Markdown再进行索引。这是一种以文为本的思路。•实践方向使用多模态模型在解析和索引阶段就直接处理和理解文档的渲染截图而不是提取其内部文本。模型直接“看”页面并将其视觉和文本特征统一编码成一个向量。这种方式理论上能最完整地保留所有信息但对模型能力和算力要求极高。2.知识图谱增强解析•当前方法我们将文档解析为独立的文本块。•实践方向在解析后不仅仅是切块而是利用LLM进一步从文本中抽取出实体、关系和事件构建一个知识图谱。这意味着知识库不再是零散的文本块而是一个结构化的、语义关联的网络。在检索时可以结合向量检索和图谱查询实现更精准、更具推理能力的回答。例如回答“A公司的CEO是谁以及他毕业于哪所大学”这样的多跳问题。3.Agentic解析与自适应分块•当前方法我们为不同文档类型设定固定的解析和分块规则。•实践方向使用一个“解析智能体”。这个Agent能自主分析文档的类型和内部结构然后动态地选择最合适的工具和分块策略。例如它看到一份财报PDF会自动调用DoclingAI进行表格高精度提取并保持每个表格为一个完整的块看到一份代码教程它会自动识别代码块并保持其完整性。这让整个解析过程更加自动化和智能化。结语–回到我们最初的问题为什么使用LangChain的开发者依然会遇到解析质量的瓶颈答案在于框架提供了“可能性”但工程实践要求我们做出“最优选择”。LangChain的强大之处恰恰在于它的灵活性和可扩展性——它允许我们轻松地换掉默认的PyPDFLoader去集成更强大的专业解析器。在AI工程化的实践中那些看起来最高大上的算法往往依赖于最朴素、最扎实的数据基础。构建一个生产级的RAG系统对数据解析管道的投入无疑是杠杆率最高的一项投资。希望这份从诊断问题到架构实践的完整分享能为你提供一个清晰的参考帮助你为自己的RAG应用构建一个真正坚实、可靠的基础。普通人如何抓住AI大模型的风口领取方式在文末为什么要学习大模型目前AI大模型的技术岗位与能力培养随着人工智能技术的迅速发展和应用 大模型作为其中的重要组成部分 正逐渐成为推动人工智能发展的重要引擎 。大模型以其强大的数据处理和模式识别能力 广泛应用于自然语言处理 、计算机视觉 、 智能推荐等领域 为各行各业带来了革命性的改变和机遇 。目前开源人工智能大模型已应用于医疗、政务、法律、汽车、娱乐、金融、互联网、教育、制造业、企业服务等多个场景其中应用于金融、企业服务、制造业和法律领域的大模型在本次调研中占比超过30%。随着AI大模型技术的迅速发展相关岗位的需求也日益增加。大模型产业链催生了一批高薪新职业人工智能大潮已来不加入就可能被淘汰。如果你是技术人尤其是互联网从业者现在就开始学习AI大模型技术真的是给你的人生一个重要建议最后只要你真心想学习AI大模型技术这份精心整理的学习资料我愿意无偿分享给你但是想学技术去乱搞的人别来找我在当前这个人工智能高速发展的时代AI大模型正在深刻改变各行各业。我国对高水平AI人才的需求也日益增长真正懂技术、能落地的人才依旧紧缺。我也希望通过这份资料能够帮助更多有志于AI领域的朋友入门并深入学习。真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发大模型全套学习资料展示自我们与MoPaaS魔泊云合作以来我们不断打磨课程体系与技术内容在细节上精益求精同时在技术层面也新增了许多前沿且实用的内容力求为大家带来更系统、更实战、更落地的大模型学习体验。希望这份系统、实用的大模型学习路径能够帮助你从零入门进阶到实战真正掌握AI时代的核心技能01教学内容从零到精通完整闭环【基础理论 →RAG开发 → Agent设计 → 模型微调与私有化部署调→热门技术】5大模块内容比传统教材更贴近企业实战大量真实项目案例带你亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作把课本知识变成真本事‌02适学人群应届毕业生‌无工作经验但想要系统学习AI大模型技术期待通过实战项目掌握核心技术。零基础转型‌非技术背景但关注AI应用场景计划通过低代码工具实现“AI行业”跨界‌。业务赋能突破瓶颈传统开发者Java/前端等学习Transformer架构与LangChain框架向AI全栈工程师转型‌。vx扫描下方二维码即可本教程比较珍贵仅限大家自行学习不要传播更严禁商用03入门到进阶学习路线图大模型学习路线图整体分为5个大的阶段04视频和书籍PDF合集从0到掌握主流大模型技术视频教程涵盖模型训练、微调、RAG、LangChain、Agent开发等实战方向新手必备的大模型学习PDF书单来了全是硬核知识帮你少走弯路不吹牛真有用05行业报告白皮书合集收集70报告与白皮书了解行业最新动态0690份面试题/经验AI大模型岗位面试经验总结谁学技术不是为了赚$呢找个好的岗位很重要07 deepseek部署包技巧大全由于篇幅有限只展示部分资料并且还在持续更新中…真诚无偿分享vx扫描下方二维码即可加上后会一个个给大家发