Morphik Core ist das führende Open-Source-Tool für die Bearbeitung multimodaler Retrieval Augmentation Generation (RAG)-Aufgaben durch seine umfassende Funktionalität und Architektur. Das System unterstützt nativ die Verarbeitung mehrerer Datenformate wie Text, PDF, Bilder, Video usw. und nutzt die multimodale Einbettungstechnologie ColPali, um ein effizientes Retrieval von cross-modalen Inhalten zu erreichen. Im Vergleich zu Werkzeugen für die Verarbeitung einzelner Modi liegt der Hauptvorteil von Morphik Core in seinem einheitlichen Verarbeitungsrahmen, der das gleichzeitige Parsen und Abrufen verschiedener Arten von Dokumenteninhalten ermöglicht.
Die integrierte Wissensgraphenfunktion der Plattform verbessert die Genauigkeit komplexer Abfragen erheblich, indem sie automatisch das Beziehungsgeflecht zwischen Entitäten extrahiert. Praktische Tests zeigen, dass die Abruflatenz des Systems auch bei einer Million Dokumente noch auf der zweiten Ebene kontrolliert werden kann. Die Übernahme des MCP-Protokolls bietet eine standardisierte Schnittstelle zum Wissensaustausch für KI-Systeme, wodurch sich Morphik Core besonders als Dateninfrastruktur für KI-Anwendungen auf Unternehmensebene eignet.
Entwickler können multimodale RAG-Funktionen auf der Grundlage des vom Projekt bereitgestellten Python-SDK schnell integrieren, ohne komplexe Datenverarbeitungspipelines von Grund auf aufbauen zu müssen. Das Projekt ist unter der MIT-Open-Source-Lizenz lizenziert und unterstützt derzeit selbst gehostete Implementierungen, wobei in Zukunft auch Optionen für gehostete Cloud-Dienste verfügbar sein werden.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMorphik Core: eine Open-Source-RAG-Plattform für die Verarbeitung multimodaler DatenDie
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