建议你上手试试，搭一下这个多模态RAG系统（附源码+教学）

最新推荐文章于 2025-12-04 14:54:10 发布
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#多模态 #DeepSeek-OCR #ocr #PaddleOCR-VL #理论创新 #大模型 #开源

还在为一堆复杂的PDF、CAD图纸头大吗？ 尤其是看合同、审票据、扒工程图...光是想想就“CPU过载”了！

最近多模态大模型（尤其是能看懂图片表格）杀疯了！ 它们在“高精度表格、公式、CAD图字符&语义混合识别”方面表现超神，用在专业领域文档的合规性审核上简直了。

但是！问题来了，自己训练一个模型，对成本、技术的要求太高了，直接调用，又达不到理想的效果...

01 RAG是PDF理解低成本落地的实用思路

所以，从成本和落地效率的角度来看，检索增强生成（RAG）绝对是非常“轻量级”+“务实”的方案。

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今天，我们就来0-1带你搭建一个能自动解析多模态PDF、CAD、工程图纸和复杂架构原型图的多模态RAG系统！源码➕文字视频教学内容已📦链接自取⬇️

https://kq4b3vgg5b.feishu.cn/wiki/space/7257794425391579164

02 企业落地的三大难点

当前的多模态识别，核心难点还是在于比较复杂的图片识别（比如包含各种图表的pdf及CAD、复杂架构原型图等），主要有以下几个难点

难点一：无法识别

图表尤其是像CAD工程图，包含各种长宽数据、小字、符号等元素的精准识别，传统OCR是很难去做的，大多数情况咱们在使用的时候还要先写好相关的解析代码（如下）。理解不了，识别不准确，回答当然不行

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难点二：复杂检索

当咱们问一个拐了几个弯的复杂问题时，模型需要联系多处细节，如果只是简单的关键词检索，很容易检索到一大堆不相关的信息，在生成答案时就会被干扰

难点三：混合语义识别

尤其是PDF这种包含了文本、图片、表格等等各种信息的文档，如何把不同模态的信息有效地融合、对齐、让模型真正理解文档的语义关系，依然是个巨大挑战

03 解决方案实现-多模态RAG问答系统搭建

咱们这个基于VLM构建的多模态RAG问答系统，已经过企业级真实环境开发验证实现落地的！整体采用模块化设计，核心结构如下：

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我们为你准备了三种多模态RAG的实现路径（含代码级讲解实战）：统一向量空间检索、多路并行检索、转化为统一模态（文本）处理。

最后一种也是目前就是目前应用最广泛、也最务实的方案： 🔥 模态归一化（Grounding）！即将所有非文本信息在预处理阶段转成文本表示～

“说人话”就是：管你是图片、表格还是音频，统统给我转成文本！

  • 对图像：运行OCR提取文字说明

  • 对表格：转成CSV/文本

  • 对音频：跑语音识别得到文本

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通过这个过程，把多模态内容全变成可索引的文本块，再用咱最熟悉的常规文本向量检索技术构建索引。

就这么干，简直不要太爽：架构简单！完美复用成熟的文本RAG技术！再也不用训练复杂的多模态模型了！

那我们这个项目，从零开始，逐步实现一个能够"读懂"CAD图纸、自动提取关键信息、并智能回答用户问题的系统，其核心实现思路如下：

第一步：接入VLM模型
                ↓
    第二步：解析本地CAD图片
                ↓
    第三步：提取结构化元数据
                ↓
    第四步：存入向量数据库
                ↓
    第五步：智能问答（直接问答 + 图像检索）

这套系统到底有多顶？三大核心功能：

1、支持在线上传并自动解析多模态PDF及CAD、工程图纸和复杂架构原型图；

2、通过自然语言问答，直接检索图片原型及文档原件，并支持溯源和在线预览；

3、支持实时上传多模态PDF及CAD、工程图纸和复杂架构原型图，并直接对文件内容进行提问，实现智能问答

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04 免费！开源！快来领源码！

前后端架构完全开源，我们把📦【完整源码】➕【文字/视频教学内容】已打包至👇大模型技术社区：

https://kq4b3vgg5b.feishu.cn/wiki/space/7257794425391579164

都是免费开放给大家学习的，需要更多大模型技术内容学习，都收录在咱们社区知识库了哦～欢迎加入一起升级打怪！

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国产大模型图文搜索系统实战：Qwen2.5-Omni 多模态向量系统全流程部署指南
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
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用 LoRA + RAG 构建企业级知识系统：轻量微调 × 高命中率 × 快速部署
努力分享一些人工智能、计算机视觉、影像等相关的知识干货！
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随着大模型在文本生成任务中取得显著成果，企业和研究者逐渐将目光转向更复杂的多模态任务场景，如图文问答、语音搜索、视频分析等，传统基于文本的检索增强生成（RAG）系统已经无法满足这些多样化需求，因此为了实现对图像、音频等非结构化数据的统一理解与利用，多模态RAG应运而生。RAG将检索器与生成器组合起来：在文本领域，RAG有效缓解了大模型的“幻觉”（Hallucination）问题，弥补了模型内部知识更新的不足，但在更复杂的实际业务中，用户提出的问题可能涉及图像内容、语音输入等，仅依赖文本检索已难以胜任，因此引
多模态RAG怎么做？读懂多模态RAG看这一篇就够了！
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目前市场内主流的 RAG 系统技术方案，以文本为主。将 PDF、Word、图片、Excel 等不同格式的文件通过 OCR 解析成文本、表格、图片等数据，通过 chunk 存储到向量数据库。而基于视觉模型的方案反其道而行之，采用类似于 ColPali 框架实现对文档的向量化存储。检索阶段通过相似度得分获取到高关联性的图片，将这些信息喂给视觉模型如 Qwen2.5 VL，视觉模型最终将结果返回给用户。
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2022年底，OpenAI发布的ChatGPT打开潘多拉魔盒，开辟了生成式大模型的新时代，随后一系列的开源大模型（LLM）如井喷式爆发出来，比较有代表性的有：Llama系列、ChatGLM系列、Qwen系列等，这显著推动了自然语言处理（NLP）领域的发展，让高质量内容生成和大模型Agent等应用成为了可能，颠覆了传统意图识别到响应话术配置的技术路线。然而，大模型应用场景千千万，金融业、教育行业、法律行业等都涉及其专业的行业知识。
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建立多模态RAG技术能力，需要解决以下几点问题 如何有效地解析和索引多模态文档 MRAG系统需要对多模态文档进行解析和索引。这包括提取文本内容(使用OCR或特定格式的解析技术从多模态文档中提取文本内容)、检测文档布局并将其分割成结构化元素（如标题、段落、图像、视频等）。
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如果说2023年见证了大语言模型的“寒武纪大爆发”，那么2024年则是多模态大模型“元年”。GPT-4o的出现让大家见识到多模态能力引入，给下游应用生态带来的巨大改变。随之而来的，RAG技术也将逐渐从单语言模态的RAG进化到多模态RAG。本文将带大家速览多模态RAG技术的原理及实现。
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摘要：本文介绍了一款通用票据信息提取工具，支持PDF和图片格式的各类票据（如发票、机票、保险单等）批量处理。软件采用OCR+大模型技术，操作简单仅需三步：选择文件夹、识别样本选择字段、批量提取并自动保存。相比之前版本，新增支持任意格式票据处理，并能区分电子PDF（可选中文字）与非电子PDF（需OCR识别）。下载地址附后。
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NCSOFT 推出的 VARCO-VISION-2.0-1.7B-OCR 是一款专为现实场景打造的轻量级视觉 OCR 模型，通过字符级检测与定位，实现高精确率的布局感知识别能力，尤其适用于文档抽取与多语种文本分析任务。
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本次部署的核心是Unsloth版本精准适配：通过指定版本，解决了CUDA 11.8环境下的兼容问题；Dockerfile的关键优化点包括国内镜像加速、模型预下载、健康检查，大幅提升部署效率和服务稳定性；构建镜像，启动容器，验证重点是Unsloth安装和健康接口状态。按照本文步骤操作，可零踩坑完成DeepSeek-OCR API的容器化部署，且服务具备GPU加速、自动重启、状态监控等生产级特性。
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