微軟于 11 月 26 日發(fā)布博文,宣布在其 LlamaParse 中集成 Azure OpenAI 端點,利用 GPT-4o 系列模型,增強提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和解析多模態(tài)文檔,并無縫銜接 Azure AI Search 向量數(shù)據(jù)庫,構(gòu)建完整的檢索增強生成(RAG)工作流程。
LlamaParse 簡介
微軟 LlamaParse 是一個專為生成式人工智能(GenAI)設(shè)計的文檔解析器,其主要目標是解析和清理各種文檔數(shù)據(jù),在傳遞給下游大型語言模型 (LLM) 之前,確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。
新增 Azure OpenAI 端點(endpoints)
微軟 LlamaParse 在本次集成后,可以讓用戶調(diào)用 Azure OpenAI 的 GPT-4o 系列模型,提取非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和文檔轉(zhuǎn)換。此次集成充分發(fā)揮了雙方優(yōu)勢,LlamaParse 負責高效解析,Azure OpenAI 則提供強大的語言模型能力,最終實現(xiàn)更精準、更智能的文檔處理。
援引該媒體報道,附上本次更新內(nèi)容如下:
直接連接到 Azure OpenAI 的 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 等模型
LlamaParse 中的多模態(tài)文檔解析,通過 Azure OpenAI 的多模態(tài)支持
LLM 優(yōu)化的輸出,用于增強檢索和語義搜索
通過 LlamaIndex 無縫攝取到 Azure AI Search 的向量存儲庫中
企業(yè)級安全性和合規(guī)性,適用于敏感工作負載
用戶可以利用 LlamaCloud、Azure AI Search 和 Azure OpenAI 構(gòu)建一個完整的 RAG 工作流程,具體步驟包括:
解析與豐富: 使用 LlamaParse Premium 和 Azure OpenAI 進行高級文檔提取,生成 Markdown、LaTeX 和 Mermaid 圖表等多種格式的 LLM 優(yōu)化輸出。
分塊和嵌入: 使用 Azure AI Search 作為向量存儲,并利用 Azure AI 模型目錄中的嵌入模型,對解析后的內(nèi)容進行分塊、嵌入和索引。
搜索與生成: 利用 Azure AI Search 的查詢重寫和語義重新排序功能,提升檢索質(zhì)量。最終,通過 Llamaindex 編排 Azure AI Search 和 Azure OpenAI,構(gòu)建生成式 AI 應(yīng)用。
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