通过共享的向量空间，文本和图像可以在相同的语义空间中进行比较和排序，从而提高多模态检索和生成的效率和准确性。然而，利用视觉多模态大模型对其进行嵌入和检索的相关方法有DSE、ColPali，M3DocRAG等，下文以ColPali为例，讲解与基于文档解析的方法之间的不同之处（图源ColPali论文）。因此，为了让普通 RAG 在更多真实场景下保持高效、智能的表现，我们亟需引入多模态能力，结合 OCR

首先。

首先。

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

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

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

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

离线解析。

离线解析。

（代码GitHub链接🔗：https://github.com/LazyAGI/Tutorial/blob/7abc91dbb82a007a78731845dd8c360ac0cc1e75/rag/codes/chapter16/statistical_agent.py#L1）