构建多模态检索增强生成管道

本文介绍了如何使用NVIDIA NeMo Retriever构建一个多模态检索增强生成（RAG）管道。该流程包括配置Python环境、安装必要的软件包，并进行无GPU和外部API密钥依赖的离线PDF文本提取。随后，通过托管的NVIDIA NIM端点扩展工作流，以检测页面元素、提取表格、图表和其他图形内容，并将处理后的数据存储在LanceDB中。最后，实现了密集检索、视觉语言重排序、元数据过滤搜索和基于内联引用的生成响应。此外，还介绍了如何通过轻量级召回率评估来验证多模态文档内容中的检索质量。该管道能够有效地从复杂文档中提取信息，并根据用户查询提供准确的答案。