多模态RAG（README）
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多模态RAG（README）
多模态RAG（README）
技术介绍
在当今信息环境中，单一模态的检索已无法满足人们的需求。随着图像、视频、音频以及文本等多模态数据的高速增长与普及，知识的呈现方式不再局限于纯文本，更多地以丰富的多模态形式存在。从医学影像到工业监控，从视频课程到社交媒体，核心信息往往蕴含在多模态内容的交叉中。传统的文本检索无法充分利用这些异质信息，导致知识获取存在片面与缺失。多模态RAG（Retrieval-Augmented Generation）系统正是在这一背景下显得愈发重要。它能够跨模态整合信息，提升知识覆盖率与语义理解能力，为用户提供更准确、更全面的回答与洞察。这不仅是技术演进的趋势，更是应对现实复杂信息环境的必然选择。
流程图
产品前端图
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本期内容是包含两种多模态技术形式，均由研发团队独家开发
1、OCR方向：🔥带大家从0搭建一个多模态Agentic RAG❗️详解专业OCR大模型dots.ocr与olmOCR使用方法，深度集成OCR工具MinerU，实现一个「前后端分离架构」的多模态RAG检索系统～
2、VLM方向：基于VLM，系统掌握应用LangChain + Qwen3构建Agentic RAG 完整企业级应用链路，从零到一搭建企业级多模态 RAG 系统，实现高精度工程图纸毫秒级精准识别～
独家高价值内容免费提供给社区伙伴学习，原创研发不易，不支持以任何形式转载～
快速阅览
我们团队在文档不同的位置进行了详细的介绍，您可以点击进入并查看具体的技术文档。
☑️ 进阶之路
1、olmOCR与MinerU
4、DeepSeek-OCR上手指南
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