CN119474482A 一种基于多模态检索增强生成技术的垂直行业文档智能解析与问答方法 （武汉纺织大学）_第1页
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文档简介

一种基于多模态检索增强生成技术的垂直本发明涉及一种基于多模态检索增强生成明的方法可以对文档中的各种数据进行了全面出结果在各种垂直领域上具有可以接受的准确21.基于多模态检索增强生成技术的垂直行业文档智能解析与问答方法，其特征在于，据经过大语言模型抽取实体和实体之间的关系后被存步骤3、输入的问题分别经过嵌入模型的嵌入处理和大语言模型抽取实体和实体之间2.根据权利要求1所述的基于多模态检索增强生成技术的垂直行业文档智能解析与问使用OCR对扫描文档进行文本提取得到自然语言文本数据，使用对象检测模型将文档中的表格和图表进行识别和提取为图像，并使用视觉语言模型将每个图像转换为Markdown格3.根据权利要求1所述的基于多模态检索增强生成技术的垂直行业文档智能解析与问4.根据权利要求1所述的基于多模态检索增强生成技术的垂直行业文档智能解析与问5.根据权利要求1所述的基于多模态检索增强生成技术的垂直行业文档智能解析与问3次性处理整个文档并且人们对其产生的智能问答结果的可靠性强生成(Retrieval_AugmentedGeneration,RAG)相结合方法是文档解析与问答的主要手[0005]鉴于现有的垂直行业文档中数据呈现的多样性和复杂性所引起的原有的数据处理方法对于文档解析不全面，以及传统单一的数据存储与检索方法对于上下文理解不够、4[0010]步骤3、输入的问题分别经过嵌入模型的嵌入处理和大语言模型抽取实体和实体[0012]步骤5、大语言模型根据待查询向量和待查询图对相关上下文数据和相关图数据用OCR对扫描文档进行文本提取得到自然语言文本数据，使用对象检测模型将文档中的表[0018]进一步的，所述步骤4中的整合方式为合并相关上下文数据和相关图数据中的相图像转换为文本格式以供进一步处理以及采用了BERT(BidirectionalEncoder5[0037]根据这种解析问答思路，下面将分别介绍多模态RAG管道中先准换存储后检索生入向量存储在向量数据库中，接着结合重新排序模型重新评估和微调排名靠前的候选对。取我们的设置来查验复杂查询和RAG任务的准确性和相关性，我们选取一些中文和英文的[0041]测试流程的目的是验证测试结果的准确率。首先输入未6和稀疏嵌入存储在Milvus向量数据库，使用大模型对文本进行实体和关系抽取存储在[0055]2.3通过大模型将预处理后数据集的实体和关系存储到NebulaGraph图数据库7

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