Morphik - 一个开放源码的多模态检索增强生成工具,助力智能信息处理与生成
Morphik是什么
Morphik 是开源的多模态检索增强生成(RAG)工具,专为处理高技术性和视觉内容丰富的文档设计。支持对图像、PDF、视频等多种格式的文档进行搜索,采用 ColPali 等技术,能理解文档中的视觉内容。Morphik 具备快速元数据提取功能,可从文档中提取边界框、标签、分类等信息。

Morphik的主要功能
- 多模态数据处理:能处理文本、PDF、图片、视频等多种格式的文件。
- 智能解析文件:自动将文件分成小块并生成嵌入,方便后续检索和处理。
- ColPali多模态嵌入:结合文本和图像内容进行高效检索,理解文档的视觉内容。
- 知识图谱构建:只需一行代码,即可构建特定领域的知识图谱,自动提取实体和关系。
- 自然语言规则引擎:用自然语言定义规则,从非结构化数据中提取结构化信息。
- 数据管理与集成:支持多用户和文件夹级别的数据组织和隔离。支持注册和使用数百种不同的AI模型,可根据任务需求灵活配置。
- 快速元数据提取:从文档中快速提取元数据,包括边界框、标签、分类等。
Morphik的技术原理
- 多模态嵌入技术(ColPali):Morphik 采用 ColPali 技术,将文档页面视为图像,生成包含布局、排版和视觉上下文信息的嵌入表示,实现对图像和文本的统一检索。使系统能处理文本内容,能理解图像中的信息,如图表、图片等。
- 增强检索能力:知识图谱的引入增强了检索的准确性和深度。用户可以通过图谱中的关系路径,更直观地理解文档中的概念和信息。
- 预处理与冻结技术:Morphik 通过预处理数据并“冻结”文档状态,创建持久的键值缓存。减少了重复计算的开销,降低了计算成本,同时显著提高了检索和生成的速度。
- 混合检索架构:Morphik 的检索过程结合了多种技术,包括基于向量的语义搜索、规则引擎过滤、知识图谱扩展以及相关性重排算法。确保了检索结果的精确性和相关性。
Morphik的项目地址
- 项目官网:morphik.ai
- Github仓库:https://github.com/morphik-org/morphik-core
Morphik的应用场景
- 技术文档处理:适用于处理技术手册、API 文档和研究论文等复杂文档。
- 企业知识管理:作为企业级知识库,帮助研究人员和企业用户高效管理和检索知识。
- 智能应用开发:为开发者提供工具,快速构建 AI 驱动的应用程序。
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