layra：下一代视觉优先检索增强生成系统
项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/la/layra 在信息爆炸的时代，如何高效理解和管理海量的非结构化文档成为一项关键挑战。layra，一个基于纯视觉嵌入的检索增强生成系统，正是为了解决这一问题而生。
项目介绍
layra代表了一个全新的文档处理方式。它不是将文档视为一系列的符号，而是作为一个完整的视觉结构艺术品，保留了布局、语义以及图表、图像等图形元素。layra的核心是使用纯视觉嵌入，这意味着它能够像人类一样理解和解析文档，无论是一页纸还是一个完整的文档结构。
layra不仅仅是研究探索的工具，它也被设计为适用于企业部署。该项目提供了现代化的前端界面，强大的异步后端架构，并支持多种大型语言模型，使其成为一个真正的下一代文档处理平台。
项目技术分析
layra的技术架构是专为异步处理、视觉优先和可扩展性设计的。前端基于Next.js 15和TailwindCSS 4.0，提供快速响应和开发友好的界面。后端采用FastAPI，与Redis、MySQL、MongoDB和MinIO等异步组件无缝集成，优化数据流和高性能扩展。
在模型层面，layra目前使用Qwen2.5-VL系列模型，并计划在未来支持GPT-4o、Claude等更多多模态模型。此外，layra通过colpali项目将文档页面转换为丰富的语义向量，并存储在Milvus数据库中。
项目及技术应用场景
layra的应用场景广泛，它可以用于智能文档问答、法律和政策文档的结构化理解、工业手册的解析，以及从图表和曲线图中进行视觉分析等。
项目特点
layra的几个关键特点包括：
- 视觉优先的RAG系统：直接对文档图像进行嵌入，而不依赖OCR。
- 布局保留的问答：能够理解表格、标题和多列布局。
- 支持视觉内容：能够解析和推理图表、图表和图表。
- 异步文档解析：通过Kafka进行后台文档处理。
- 快速向量搜索：由Milvus提供可扩展的密集检索。
- 灵活的LLM后端：支持Qwen2.5-VL系列，并可以扩展到GPT-4o、Claude 3等。
- 现代Web界面：使用Next.js + TypeScript + TailwindCSS + Zustand构建。
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layra：重构文档理解的未来
在非结构化文档的处理上，传统的OCR和文本解析方法往往存在布局失真、难以处理非文本视觉内容以及OCR分段问题。layra的出现，彻底改变了这一现状。
layra的核心功能是将文档视为视觉结构艺术品，通过纯视觉嵌入来理解和解析文档，无论是页面布局还是图表、图像等元素，都能得到完整的保留和解析。这意味着layra在处理文档时，能够像人类一样，看到每一页的完整内容，而不是仅仅将其作为文本序列。
项目介绍
layra是一个企业级、即插即用的视觉RAG平台，旨在桥接非结构化文档理解与多模态AI之间的鸿沟。目前，layra已经发布第一个测试版本，支持PDF文档的上传和解析，用户可以上传自己的PDF文档，提出问题，并接收保留布局的回答。
项目技术分析
layra的后端架构基于FastAPI，无缝集成了Redis、MySQL、MongoDB和MinIO等异步组件，以优化数据流和高性能扩展。前端则采用了Next.js 15和TailwindCSS 4.0，确保了快速响应和开发友好性。
在模型层面，layra默认使用Qwen2.5-VL系列模型，并计划支持GPT-4o、Claude等更多模型，提供了灵活性和扩展性。
项目技术应用场景
layra的应用场景包括但不限于智能文档问答，它可以处理合同、发票、扫描报告等；法律和政策文档的结构化理解；工业手册的解析，尤其是对于OCR不友好的布局；以及从图表和曲线图中进行视觉分析。
项目特点
layra的特点在于其视觉优先的RAG系统，它能够直接对文档图像进行嵌入，而不依赖OCR。同时，它保留了文档的布局结构，包括表格、标题、多列布局等，并且能够解析和推理图表、图表和图表。
layra的异步文档解析和快速向量搜索功能，以及灵活的LLM后端，都为其在文档处理领域提供了无与伦比的优势。加上其现代Web界面，使得layra成为了一个既强大又易于使用的文档理解平台。
layra的出现，无疑为非结构化文档的处理带来了新的视角和可能性。随着其版本的不断更新和功能的不断完善，layra有望成为文档理解领域的一股强大力量。
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
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