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：
- 数据准备阶段：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的batch_encode_plus实现批量查询处理，通过gunicorn --workers 4启动服务 - 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。
本答案来源于文章《R1-Onevision：支持多模态推理的开源视觉语言模型》
未经允许不得转载：AI生产力工具 » 如何实现R1-Onevision对企业内部文档的智能问答系统？
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