多模态RAG实战：表格+文本处理全攻略

。 RAG技术有多强？RAG（检索增强生成）结合了大模型的推理能力和外部数据源，在实际召回方面表现超棒！特别适合企业处理复杂数据～优化方案也许多，列如基础RAG、摘要嵌入、窗口化等，每种都有独特的应用场景！ 核心创新：多向量检索器这个项目的秘密武器就是它！ 把文档分成图片、表格、文本，分别做摘要 摘要存向量数据库，原始数据存文档库 用户提问时，先召回摘要，再匹配原始数据这样回答既快又准，关键信息不丢失！ 半结构化数据怎么处理？表格+文本的处理一直是个难题，目前用 Unstructured工具+多向量检索器 就能搞定！- Unstructured：把PDF里的表格和文本分开，还能分块处理- 多向量检索器：生成表格和文本摘要，摘要用来检索，原始数据给大模型生成答案 多模态数据（文本+表格+图片）怎么办？三种方法任你选： 多模态嵌入：把图片和文本一起嵌入向量库 多模态大模型：生成图片文本摘要，再用文本嵌入处理 图片摘要+引用：嵌入带原始图片引用的摘要实测 LLaVA-7B模型，消费级笔记本就能跑，生成的图片摘要超精准！ 本地私有化部署？没问题用开源组件就能搞定：- 图片摘要：LLaVA-7B- 向量存储：Chroma- 嵌入模型：GPT4All- 生成模型：LLaMA2-13b-chat（Ollama框架）支持Mac、Windows、Linux，企业级数据安全有保障！ 实战教程来啦！以处理含表格和文本的PDF为例： 环境配置：- 安装Python依赖包- Mac用户额外装Tesseract和Poppler 文档处理：- 用Unstructured的partition_pdf分割PDF- 得到表格和文本元素 摘要生成：- 用GPT-4o-mini生成表格和文本摘要 构建RAG管道：- 摘要存向量库，原始数据存InMemoryStore- 通过id关联，输入问题就能得到答案！ 完整代码和方案已整理好，放在知识库里啦，需要的宝子自取～