基于文档智能&RAG搭建更懂业务的AI大模型
本文介绍了一种结合文档智能和检索增强生成（RAG）技术，构建强大LLM知识库的方法。通过清洗文档内容、向量化处理和特定Prompt，提供足够的上下文信息，实现对企业级文档的智能问答。文档智能（Document Mind）能够高效解析多种文档格式，确保语义的连贯性和准确性。整个部署过程简单快捷，适合处理复杂的企业文档，提升信息提取和利用效率。
思通数科AI平台在尽职调查中的技术解析与应用
思通数科AI多模态能力平台结合OCR、NLP和深度学习技术，为IPO尽职调查、融资等重要交易环节提供智能化解决方案。平台自动识别、提取并分类海量文档，实现高效数据核验与合规性检查，显著提升审查速度和精准度，同时保障敏感信息管理和数据安全。
Python中的文字识别利器：pytesseract库
`pytesseract` 是一个基于 Google Tesseract-OCR 引擎的 Python 库，能够从图像中提取文字，支持多种语言，易于使用且兼容性强。本文介绍了 `pytesseract` 的安装、基本功能、高级特性和实际应用场景，帮助读者快速掌握 OCR 技术。
开放应用架构，建设全新可精细化运营的百炼
本文介绍了阿里云智能集团在百炼大模型应用中的技术实践和运营经验。主要内容包括：1) RAG技术的背景及其在落地时面临的挑战；2) 多模态多语言RAG技术的研发与应用；3) 多模态多元embedding和rank模型的训练；4) 基于千问大模型的embedding和rank模型；5) 开源社区推出的GT千问系列模型；6) 模型应用中的可运营实践；7) AI运营的具体方法论和实践经验。通过这些内容，展示了如何解决实际应用中的复杂需求，提升系统的准确性和用户体验。
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通过文档智能（Document Mind）解析文档支撑检索增强生成RAG
通过文档智能（Document Mind）将文档解析为结构化数据，结合语义理解，提取出文档层级树、样式信息以及版面信息，下游将解析的结果数据处理成文档切片，生成切块（Chunk）数据。
如图所示，文档智能支持将非结构化文档内容提取的信息输出为Markdown和Json格式，更方便构建语义分块策略。
解决问题：文档内容解析错误，相较于传统单页以电子解析文本或者OCR解析文本的方式，IDP则针对不同的文档类型，实现电子解析+OCR/NLP的细粒度混合版融合方案，通过电子解析+OCR/NLP中互相的优缺点弥补，提升解析的
基于阿里云文档智能和RAG快速构建企业"第二大脑"
在数字化转型的背景下，企业面临海量文档管理的挑战。传统的文档管理方式效率低下，难以满足业务需求。阿里云推出的文档智能（Document Mind）与检索增强生成（RAG）技术，通过自动化解析和智能检索，极大地提升了文档管理的效率和信息利用的价值。本文介绍了如何利用阿里云的解决方案，快速构建企业专属的“第二大脑”，助力企业在竞争中占据优势。
英伟达开源NVLM 1.0屠榜多模态！纯文本性能不降反升
【10月更文挑战第20天】英伟达开源了最新的多模态大型语言模型NVLM 1.0，在图像描述、视觉问答等视觉-语言任务上取得了突破性成果，同时在纯文本任务上也表现出色。该模型采用创新设计，结合了解码器-only和交叉注意力的优势，训练数据丰富且高质量。NVLM 1.0的发布推动了多模态技术的发展，但也面临计算资源需求高、数据质量和模型可解释性等挑战。
《智能文档处理“百宝箱”：数字化时代文档处理的必备利器》
在数字化时代，文档处理面临工具选择难、调试耗时、内容复杂和校对困难等问题。合合信息推出智能文档处理“百宝箱”，包含文档解析测评工具、可视化文档解析前端和向量化模型，助力开发者高效解决这些问题。这些工具广泛应用于企业办公、金融、教育和医疗等行业，提升文档处理的效率和准确性。