IBM推出文档处理利器Docling，基于LangChain打造RAG应用

Docling 携手 LangChain 打造高效 RAG 系统

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人工智能应用持续拓展，对文档信息的有效处理、理解与检索提出了更高要求。大语言模型虽已在诸多领域发挥重要作用，但在文档处理方面仍有提升空间。

Docling 和 LangChain 应运而生，二者皆为强大工具。

本文详细阐述如何整合Docling 和 LangChain，创建检索增强生成（RAG）系统，以突破局限，为大语言模型赋能，提升其处理文档信息的能力。

1 Docling：IBM打造的文档处理神器

Docling是IBM推出的创新型开源库，变革了文档处理模式。

其特别之处在于，以单一且统一的接口搞定多种文档格式的处理。不管是PDF、Word文档，还是PPT、Excel表格、网页内容，Docling都能简化处理并理解它们。

Docling具备以下几个主要特性，使其极具价值：

• 高级PDF处理：拥有智能布局分析功能，可对PDF文档进行高效处理。

• 智能阅读顺序检测：能让文档内容自然流畅，符合阅读习惯。

• 内置OCR支持：可识别扫描文档中的文字，便于处理。

• 无缝格式转换：不同文档格式之间能轻松转换。

• 原生集成：与流行的人工智能框架无缝对接，协同工作。

2 RAG的重要性

检索增强生成（RAG）的重要性在于解决传统大语言模型（LLM）局限。

传统LLM虽强大但有不足：

• 仅能用训练数据知识。

• 不能获取实时或特定领域信息。

• 可能产生幻觉或提供过时信息。

RAG的作用：

• 使LLM可访问外部最新知识。

• 为回答提供可验证来源。

• 实现特定领域知识整合。

• 依检索内容生成回答减少幻觉。

3 RAG架构剖析

典型RAG系统有三个主要组件：

• 文档处理：把各种文档格式转为适合嵌入的形式。

• 检索：从知识库找相关信息。

• 生成：用大语言模型依检索上下文生成回答。