1、RAG是pdf理解低成本落地的实用思路
最近大模型（尤其是能看懂PDF的多模态大模型）进化速度非常之快，基本可以实现「高精度表格、公式、CAD图字符&语义混合识别」，在合同/票据校验/公文等专业领域文档等合规性审核有很大的优势。
但是，问题来了，自己去训练一个多模态大模型，成本是非常高的，而且对技术要求极高
我们开发了一个基于VLM构建的多模态RAG问答系统，采用模块化设计，核心结构如下：
所以从成本和落地效率的角度，检索增强生成（RAG）就是非常“轻量级”+“务实”的方案。
2、企业落地的难点：
当前的多模态识别，核心难点还是在于比较复杂的图片识别（比如包含各种图表的pdf及CAD、复杂架构原型图等），主要有以下几个难点
难点一：无法识别
图表尤其是像CAD工程图，包含各种长宽数据、小字、符号等元素的精准识别，传统OCR是很难去做的，大多数情况咱们在使用的时候还要先写好相关的解析代码（如下）。理解不了，识别不准确，回答当然不行
难点二：复杂检索
当咱们问一个拐了几个弯的复杂问题时，模型需要联系多处细节，如果只是简单的关键词检索，很容易检索到一大堆不相关的信息，在生成答案时就会被干扰
难点三：混合语义识别
尤其是PDF这种包含了文本、图片、表格等等各种信息的文档，如何把不同模态的信息有效地融合、对齐、让模型真正理解文档的语义关系，依然是个挑战
3、解决方案实现-多模态RAG问答系统搭建
这个基于VLM构建的多模态RAG问答系统，已经过企业级真实环境开发验证实现落地的！
核心功能有三：
1、支持在线上传并自动解析多模态PDF及CAD、工程图纸和复杂架构原型图；
2、通过自然语言问答，直接检索图片原型及文档原件，并支持溯源和在线预览；
3、支持实时上传多模态PDF及CAD、工程图纸和复杂架构原型图，并直接对文件内容进行提问，实现智能问答
前后端架构完全开源，提供完整源码及教学文档👉【全栈学习】大模型体系技术社区：kq4b3vgg5b.feishu.cn/wiki/space/…
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