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RAG 检索通常与向量数据库密切结合，也催生了基于 ChatGPT + Vector Database + Prompt 的 RAG 解决方案，简称为技术栈。这一解决方案依赖于（LLMs），。这种检索机制使 LLMs 在面对具体问题时，能够利用存储在向量数据库中的最新信息，有效解决 LLMs 固有的知识更新延迟和幻觉的问题。向量数据库在高效地存储和检索大量嵌入向量方面的出色能力。

PaddleNLP官方帮助文档Paddle帮助文档旧版本对应关系paddleocr默认使用PP-OCRv4模型(–ocr_version PP-OCRv4)，如需使用其他版本可通过设置参数–ocr_version，具体版本说明如下：结果是一个list，每个item包含了文本框，文字和识别置信度可以通过指定参数page_num来控制推理前面几页，默认为0，表示推理所有页设置–rec为false结果是一个list，每个item只包含识别结果和识别置信度通过修改–lan

使用常规文档、读取和布局模型在公司中，客户和合作伙伴经常发送各种规范、招标书、工作陈述等具有不确定结构的文档。你想知道 Azure AI 文档智能是否能分析和提取这些文档中的信息。Azure AI 文档智能读取模型可以从文档和图像中提取印刷和手写文本。这是所有其他预生成模型的基础，用于提供文本提取功能。常规文档模型扩展了读取模型的功能，能够提取键值对、实体、选择标记和表格数据。它。实体提取。 常规文档模型可以识别并提取人员、组织和日期等实体。即使文档结构复杂，也能有效提取有用信息。可识别的实体类型包括：

RAGFlow服务器使用的内存是宿主机（即运行RAGFlow的物理机或虚拟机）的内存。当您在Docker中运行RAGFlow时，您可以通过设置Docker容器的内存限制来调整RAGFlow使用的内存。这个内存限制是在Docker容器的配置中设置的，通常是在docker-compose.yml文件或者.env文件中指定的。MEM_LIMIT=34359738368（即32GB）1、修改.env文件MEM_LIMIT值。2、重新启动RAGFlow服务。3、查看宿主机还有多少可用内存。

RAG+Agent人工智能平台

♥♥♥知识库、无幻觉聊天和文件管理是RAGFlow的三大支柱。RAGFlow的AI聊天基于知识库。RAGFlow的每个知识库都作为知识源，将从本地机器上传的文件和文件管理中生成的文件引用解析为未来AI聊天的真正“知识”。

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RAGFlow 的设计哲学是“高质量输入，高质量输出”，它通过提供可解释性和可控性的生成结果，让用户能够信任并依赖于系统提供的答案。

前期由于Docker关闭服务导致镜像拉取不成功，在更换好镜像源后可以正常拉取Docker启动需要进入Ubuntu-22.04如果 vm.max_map_count 的值小于 262144，可以进行重置利用提前编译好的 Docker 镜像启动服务器启动成功界面好了，现在它可以动了，但是我想因任务不同我们需要的yml配置不一样，所以我们最好针对不同的任务去找合适的配置，现在打算先对当下任务配置一个虚拟环境方便后期的管理，然后再去找合适的yml文件重新配置（如果有需要）

💡 最后所有模型都训好之后，和后端逻辑一起封装到api中调用。

参考文献。