基于 LLM 解析的高级摄取流程 powering RAG 系统

Arnau Perez; Xavier Vizcaino

基于 LLM 解析的高级摄取流程 powering RAG 系统

计算与语言 2024-12-23 v1 人工智能信息检索

作者: Arnau Perez , Xavier Vizcaino

摘要

检索增强生成（RAG）系统在处理结构复杂的多模态文档时存在挑战。本文引入一种新颖的多策略解析方法，利用 LLM-powered OCR 从包括演示文稿和高文本密度文件（扫描或非扫描）中提取内容。该方法采用基于节点的提取技术，创建不同信息类型的关联，并生成情境感知的元数据。通过实施多模态组装智能体和灵活的嵌入策略，该系统增强了文档理解和检索能力。跨多个知识库的实验评估表明，该方法有效，在答案相关性和信息忠实度方面均取得改进。

关键词

RAG 系统 LLM 解析 OCR 多模态提取文档处理

引用

@article{arxiv.2412.15262,
  title  = {Advanced ingestion process powered by LLM parsing for RAG system},
  author = {Arnau Perez and Xavier Vizcaino},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2412.15262},
  year   = {2024}
}

备注

12 pages, 3 figures

基于 LLM 解析的高级摄取流程 powering RAG 系统

摘要

关键词

引用

备注

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