总结
本文介绍了一种基于视觉的增强检索生成（RAG）系统，结合了视觉语言模型（VLM）与传统的文本处理方法，形成了一个双流架构。这种新方法可以同时处理PDF文档中的文本与视觉内容，使系统能够在用户查询时提供更准确、更具上下文感知的响应。
摘要
传统的RAG方法仅限于文本处理，缺乏重要的视觉上下文信息。通过将视觉语言模型与传统文本处理结合，本文提出一种双流RAG体系结构，能够处理来自PDF文档的文本和图像内容。该系统利用Qdrant的多向量能力存储文本和图像嵌入，当用户提交查询时，系统不仅匹配文本，还能够进行视觉分析，生成更丰富的响应。最终结果是一个更具鲁棒性和上下文意识的系统，它能更好地理解文档的结构与内容。
观点
- 将视觉模型集成到RAG系统中是文档处理的重要进展。
- 视觉与文本内容的结合，可以提高索引和检索的能力。
- 新的方法不仅提高了信息检索的准确性，还增强了根据文档提取的见解的可信度。
- 这种双流处理方式有助于获取更多上下文信息，提升用户查询的响应质量。
- 未来可以继续探讨视觉和语言模型之间的协同作用，以实现更有效的文档理解。