企业文档问答系统实施指南
构建企业级文档助手需要分阶段实施：
- Data preparation phase：将PDF/Word文档通过Apache Tika解析为文本，配合Document AI提取表格数据，构建
doc_qa_pair.json格式数据集，建议包含至少500组QA对 - 模型微调方案：使用LLama-Factory的LoRA适配器方法（添加
--lora_rank 64参数），在NVIDIA A10G(24GB)上约需4小时完成训练 - 部署架构设计：推荐Flask+Redis的API服务架构，使用
processor(used form a nominal expression)batch_encode_plus实现批量查询处理，通过gunicorn --workers 4Starting services - 安全增强措施：集成LlamaGuard实现内容过滤，设置权限分级系统，关键代码：
from transformers import LlamaGuardForCausalLM
注：对于敏感数据，建议在NVIDIA NeMo框架下构建本地化知识图谱增强系统。
This answer comes from the articleR1-Onevision: an open source visual language model supporting multimodal reasoningThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何实现R1-Onevision对企业内部文档的智能问答系统？
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