在多模态大模型迅速发展的今天，我们已经能让模型“看图说话”，甚至“读懂表格”，但要让模型真正理解复杂的文档结构（例如在PDF中准确识别章节、表格、公式与图像的逻辑关系）依然是一个未被彻底解决的问题。UniParse正是为此而生：它是一款，旨在将文档中的非结构化内容转化为结构化语义信息，使多模态模型能够地理解和利用文档内容。本文将从技术视角介绍UniParse，功能方面的介绍请移步：PDF、Word

LazyLLM 团队基于各专业的语料特性，设计专属文档处理 Pipeline，将自定义切片策略（Transform）与节点分组策略（Node Group）以可插拔方式嵌入，兼顾跨专业的一致性与专业内的个性化。，商汤大装置为勘察设计人员打造了国铁勘察设计知识检索、知识问答、文本生成、文档审核以及多模态对话等功能，减轻报告撰写工作量，提高审核效率与质量，助力勘察设计工作。日常工作并不只需要问答。，算法

很多团队做 Agent 都会经历同一个阶段：Demo 很快，落地很慢。新需求一来，就要重写 Prompt、重配工具、重测流程；场景一变，之前的能力几乎无法直接复用。看起来 Agent 已经能对话、能执行，但距离稳定交付，还缺一套可沉淀、可复用、可协作的能力组织方式。这正是 Skills 的价值：用自然语言描述任务能力，并结合可复用的文档与脚本，把能力封装成模块——像插件一样安装、复用、迭代。在 L

如果你一路看到这里，说明你大概率已经在真实工程里和大模型打过交道了。后续文章里，我们会继续拆解更底层的东西：为什么要这样设计、当时有哪些取舍、哪些地方其实还在不断演进。如果你对这些工程细节感兴趣，欢迎持续关注。Lazy 的黑科技，等你来一起揭秘~欢迎升级体验 LazyLLM最新版本，请大家去github上点一个免费的star，支持一下～

无论是简单的任务执行，还是多工具协同的复杂场景，都能以。通过统一的OnlineModule，一行代码即可调用文本生成、视觉模型、Embedding向量、文生图等各类模型，切换厂商或模型类型无需修改核心逻辑，极大降低试错成本。一行代码搞定大模型应用：从环境安装、API密钥申请，到模型调用、RAG系统搭建、Agent创建，全程代码演示，手把手教大家快速落地AI应用。以RAG系统为例，仅需十余行代码，即

为应用开发过程中的全部环节（包括应用搭建、数据准备、模型部署、模型微调、评测等）提供了大量的工具，协助开发者用极低的成本构建AI应用，并可以持续地迭代优化效果。LazyLLM的一站式工具链配合PPIO的算力底座，为AI应用开发提供了一条“即开即用”的捷径。成功安装LazyLLM后，您可以在命令行中使用lazyllminstallxxx的命令，以针对不同的使用场景安装响应的依赖。目前，双方的适配已全

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统计问题其实就是与数据有关的各种问题，目的是从数据中找到有用的信息，帮助我们做决策或理解某些现象。比如现在有班级的考试成绩，问班级学生的考试成绩总体如何？平均分是多少？哪个科目最难？又或者有相关的销售数据，本月我们的销售额是多少？产品A的销售量是否有所增长？介绍完统计的基本概念，让我们仔细思考下。

在大模型全面走向工程落地的当下，正式与达成深度合作，共同打造面向开发者的下一代智能应用底座。借助LazyLLM的一键接入线上模型API能力，硅基流动的大语言模型、多模态模型、向量与Embedding模型、文生图模型等已经完整接入，同一套接口即可覆盖从文本到图像、从检索到生成的全链路需求。这次合作带来的不仅是，还进一步：在LazyLLM中，开发者可以基于统一的模型接入层，灵活编排工具调用与工作流，结

首先。