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人工智能
2024/11/28 13:53

GPT-4o系列AI模型加持,微软LlamaParse文档解析能力全面升级

IT之家  故渊

微软于 11 月 26 日发布博文,宣布在其 LlamaParse 中集成 Azure OpenAI 端点,利用 GPT-4o 系列模型,增强提取非结构化数据和解析多模态文档,并无缝衔接 Azure AI Search 向量数据库,构建完整的检索增强生成(RAG)工作流程。

LlamaParse 简介

微软 LlamaParse 是一个专为生成式人工智能(GenAI)设计的文档解析器,其主要目标是解析和清理各种文档数据,在传递给下游大型语言模型 (LLM) 之前,确保数据质量。

新增 Azure OpenAI 端点(endpoints)

微软 LlamaParse 在本次集成后,可以让用户调用 Azure OpenAI 的 GPT-4o 系列模型,提取非结构化数据和文档转换。此次集成充分发挥了双方优势,LlamaParse 负责高效解析,Azure OpenAI 则提供强大的语言模型能力,最终实现更精准、更智能的文档处理。

援引该媒体报道,附上本次更新内容如下:

直接连接到 Azure OpenAI 的 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 等模型

LlamaParse 中的多模态文档解析,通过 Azure OpenAI 的多模态支持

LLM 优化的输出,用于增强检索和语义搜索

通过 LlamaIndex 无缝摄取到 Azure AI Search 的向量存储库中

企业级安全性和合规性,适用于敏感工作负载

用户可以利用 LlamaCloud、Azure AI Search 和 Azure OpenAI 构建一个完整的 RAG 工作流程,具体步骤包括:

解析与丰富: 使用 LlamaParse Premium 和 Azure OpenAI 进行高级文档提取,生成 Markdown、LaTeX 和 Mermaid 图表等多种格式的 LLM 优化输出。

分块和嵌入: 使用 Azure AI Search 作为向量存储,并利用 Azure AI 模型目录中的嵌入模型,对解析后的内容进行分块、嵌入和索引。

搜索与生成: 利用 Azure AI Search 的查询重写和语义重新排序功能,提升检索质量。最终,通过 Llamaindex 编排 Azure AI Search 和 Azure OpenAI,构建生成式 AI 应用。

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