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将 PDF 转化为 Markdown 文档,在这个过程中,一方面需要将表格、公式等多模态信息转化为特定的 Markdown 语法,同时也需要将其他图片内容单独进行保存,并以路径的形式在文档中进行引用,从而保证文档既能保留原始的结构化信息,又能方便后续进行知识检索与展示。 我将为大家介绍两种主流的多模态 Markdown 文档切分策略,分别是按照标题进行递归切分、以及将多模态元素单独切分的方式。前者能够保持文档的层级结构清晰,便于后续进行上下文关联和语义检索;后者则可以针对表格、公式、图片等内容进行独立存储与管理,保证在下游检索或问答中能够被精准调用,甚至可以进一步进行词向量融合,从而实现更高质量的内容理解与信息检索。 而搭建多模态 RAG 检索引擎的最后一步,就是需要构建一个完整的问答系统。目前最主流的大模型知识库问答系统设计思路是 Agentic RAG,也就是通过引入 Agent 的方法,为用户提供完整的交互式检索与推理体验。 相比传统 RAG 仅仅依赖向量召回和答案生成,Agentic RAG 能够动态地调用不同的工具,并基于用户问题进行多轮的规划与推理,从而提升问答的准确性与鲁棒性。而一个标准的 Agentic RAG 系统至少需要包含 内容护栏功能(Content Guardrail)和 检索问题增强功能(Query Enhancement)这两项功能,前者用于用于过滤敏感信息、保证回答合规性,而后者则用于自动改写或扩展用户问题,从而提升检索召回率与语义匹配度。 #agentic #rag #markdown #多模态 #ai新星计划
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