系统通过深度集成GPT-4o等多模态大模型,实现文档内图片的语义理解。技术实现包含三个阶段:首先使用OCR提取图像中的文字信息,然后通过CLIP等模型生成视觉特征表示,最终由LLM融合多源信息生成回答。在学术论文处理场景中,系统能准确解析显微镜图像中的细胞结构,或识别电路图中的元件连接关系。基准测试显示,对包含50个学术图表的测试集,系统实现83%的语义理解准确率。用户可通过vision_model_func接口定制视觉处理流程,包括指定图像预处理参数和prompt模板。
本答案来源于文章《RAG-Anything:一个能处理图文表格的全能RAG系统》