Kotaemon框架剖析之：如何借助Azure AI文档智能与VLM构建多模态文档的RAG应用

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点击上方 蓝字关注我们 Kotaemon是一个新近发布的集成了传统RAG与GraphRAG功能，并提供了UI前端的可扩展RAG工具。你可以简单部署与配置后直接用来作为自己的智能文档问答应用，也可以在它的源代码基础上做扩展或修改。 除了基础的知识库管理与RAG功能外，Kotaemon一些特别的地方有： 默认提供混合检索的RAG管道 。可以结合向量与全文检索，以及重排模型以提升检索质量。 默认提供了多样生成推理模式。 比如基于问题拆分的complex模式；基于ReAct推理的Agentic RAG模式等。 支持多模态文档的解析与索引 。能对复杂文档（如PDF）中的表格与图片信息做解析与嵌入，用于后续检索。 可扩展的RAG管道，并提供了Microsoft GraphRAG的集成实现。 即默认支持构建GraphRAG。 我们将对Kotaemon中 多模态文档支持与MS GraphRAG集成 两个特性的具体实现做深入揭秘，以方便在自 ………………………………