一粒云文档助手RAG的实战应用

一粒云 RAG 功能

一粒云RAG:基于LLM大模型实现文档办公自动化功能


1. 技术目标与需求分析

基于LLM(大语言模型)构建一粒云文档办公自动化系统,主要实现以下功能(本功能为独立项目,可与文档云无缝集成,后续计划扩展到ECM云办公中):

  • 文件自动分类:基于文档内容语义,按照用户自定义或默认分类自动归档。
  • 文档结构提取:根据用户需求提取指定字段信息。
  • 百科助手:实时回答文档相关问题,提供背景知识。
  • 划词翻译:支持多语言内容的即时翻译。
  • 文档内容语言识别:识别文档内容的语言类型,提供多语言支持。

2. 功能分解与实现方案

1. 文件办公类型的自动分类

功能描述

  • 分类体系:默认提供以下办公文件类型的分类:
    • 财务文件
    • 合同文件
    • 制度文件
    • 产品说明文件
    • 技术方案文件
    • 采购文件
    • 出入库文件
    • 工程图纸
    • 设计图纸
  • 自定义分类:支持用户添加自定义分类。
  • RAG内容识别:通过LLM的RAG系统,根据文档内容自动识别并归类,利用关键词和上下文语义分析提高准确性。
  • 目标:通过LLM的RAG能力,对文档进行语义分析并分类。
  • 实现方式
    1. 预定义分类标准(如财务文件、合同文件等)并允许用户自定义。
    2. 基于文档内容,通过向量化语义检索将文档与分类匹配。
    3. 采用监督学习微调模型,提高分类的精准度。
  • 技术选型
    • 向量检索:Pinecone、Weaviate 或 Milvus。
    • 模型:OpenAI GPT-4、Llama 2 或自定义微调模型。

2.2 文档结构提取

功能描述

  • 提供默认提取器
    • 合同内容提取器
      • 提取字段:甲方、甲方联系人、乙方、乙方联系人、合同金额、合作(服务)时间、产品(服务)清单、维护周期、续费条件等。
    • 采购内容提取单
      • 提取字段:采购方、采购人、供货方、供货清单、时间。
    • 自定义字段提取器:用户可以设置自定义字段名称及提取规则。
  • 目标:提取文档结构化信息(如合同关键字段)。
  • 实现方式
    1. 模型解析文档整体结构(如标题、段落、表格)。
    2. 使用微调或少样本学习方式提取字段(如合同金额、甲方联系人)。
    3. 提供用户自定义提取模板功能。
  • 技术选型
    • 文本解析:LangChain。
    • 模型:GPT-4、Claude 2 或微调的 T5/BERT。
    • 数据标注工具:Label Studio。

2.3 百科助手

功能描述

  • 支持用户在阅读文档时高亮或选中关键字,通过百科助手功能快速查询相关信息。
  • 信息来源:
    • 本地知识库:利用用户自定义的文档内容作为优先回答依据。
    • 在线百科整合:集成开放的百科 API(如维基百科)。
  • 目标:为用户提供文档内容的实时辅助解释和背景知识。
  • 实现方式
    1. 结合文档内容,调用知识库或API生成答案。
    2. RAG(检索增强生成)系统集成文档与外部知识库。
  • 技术选型
    • 知识库:Elasticsearch 或自定义百科 API。
    • RAG 框架:LangChain、Haystack。

2.4 划词翻译

功能描述

  • 用户在文档中选中任意段落或词组,即可快速查看翻译结果。
  • 翻译支持
    • 默认支持中英互译及多语言翻译。
    • 提供实时音频朗读功能,方便用户听取翻译。
  • 目标:支持文档内容的多语言翻译。
  • 实现方式
    1. 用户划词后调用翻译API。
    2. 提供翻译历史记录和多语言对照功能。
  • 技术选型
    • 翻译API:Google Translate API、DeepL API。
    • 模型:mBART、NLLB 或自定义翻译模型。

2.5 文档内容语言识别

  • 目标:自动识别文档语言,提供语言适配功能。
  • 实现方式
    1. 使用预训练语言识别模型对文档内容进行分析。
    2. 自动切换翻译或语义解析功能。
  • 技术选型
    • 模型:FastText、LangDetect 或 Hugging Face Transformers。

3. 技术架构设计

3.1 系统架构

  • 前端
    • 技术栈:React + Electron。
    • 功能:文件上传、分类结果展示、提取字段标注、翻译和语言识别交互。
  • 后端
    • 技术栈:Java(Spring Boot)。
    • 功能:文档解析、RAG系统对接、任务调度。
  • 模型服务
    • 平台:Dify 或自建模型部署。
    • 功能:分类、字段提取、语言识别、翻译。

3.2 数据流

  1. 用户触发操作,系统调用分类模型进行初步分类(或者索引过程中进行分类,索引过程中识别文档的内容语言)。
  2. 用户触发操作,文档通过结构提取模块,提取用户定义的关键信息。
  3. 用户触发操作翻译或百科功能,通过LLM实时处理并返回结果。
  4. 系统将结果存储并展示。

4. 技术选型总结

功能模型/工具说明
文件分类Llama 2, Pinecone支持语义匹配与向量检索
文档结构提取微调, LangChain灵活解析结构化数据
百科助手Elasticsearch文档知识与外部知识融合
划词翻译mBART,支持高效多语言翻译
语言识别FastText, Hugging Face高效识别语言类型

5. 模型微调与部署

  • 微调
    • 数据集:基于领域文档(如合同、财务文件)进行标注和训练。
    • 工具:Hugging Face、LoRA 微调。
  • 部署
    • 平台:Dify、一粒云环境。
    • 服务:REST API 或 WebSocket。

6. 实施计划

  1. 第一阶段:实现文件分类与文档结构提取功能。
  2. 第二阶段:上线百科助手与划词翻译功能。
  3. 第三阶段:优化模型准确性和系统性能。

该方案兼顾技术可行性与扩展性,为实现文档办公自动化提供了全面的指导。

发表回复

您的邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注