Modelscope-Agent 增强RAG能力：（二）多源召回，自定义图片解析

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01 背景 检索增强生成（RAG）是指在大型语言模型的使用过程中，能够结合训练数据来源之外的权威知识库信息，来作出更准确的回答。它能帮助AI-Agent提高决策质量、提供专业信息、确保回答准确性及个性化服务的能力。具体来说，它可以帮助LLM更准确地理解上下文，提供基于事实的数据支持，减少“一问三不知”的情况，同时依据特定领域知识给出专业建议。除了基础的使用知识库能力外，在实际生产使用中，还涉及更多的易用性和不同场景效果问题。本篇将介绍三个应用方面的功能增强：从数据库进行数据读取、将构建好索引或向量化的内容缓存至数据库以便迁移和下次使用、数据来源为图片模态的信息获取。 02 简介 本系列文章，集中探索了利用开源的技术方案让Modelscope-Agent在不同的RAG场景中具备更强的方案解决能力，更灵活的配置能力， ………………………………