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【2025】Datawhale AI夏令营-多模态RAG-Task3笔记-解决方案进阶
Baseline代码优化方向
Task1、Task2笔记中记录了多模态RAG的任务难点：
- 如何同时利用图文混排PDF中的图表和文本信息回答问题？
- 如何准确地从文档中检索可能和问题相关的内容？
- 如何基于检索结果正确地回答问题、追溯回答依据？
针对这3个任务难点，baseline方案的解决方案及不足分别如下：
- 暂时不考虑图表信息，只使用文本信息，使用PyMuPDF提取PDF文件中的内容。-》不足：①文档解析粗糙，丢失图表等关键的多模态信息，同时破坏了版面布局蕴含的逻辑关系；②按“页”分块破坏了上下文完整性。
- 计算文档分片（chunk）的embedding和问题（query）的embedding二者之间的sin相似度，提取sin相似度最高的K个chunk作为检索结果。没有处理信噪比相关的问题。-》不足：①仅使用向量相似度进行检索，对于包含特定术语或需要精准匹配的问题效果不佳，且容易引入噪音；②使用的embedding模型没有针对“金融财报”垂直领域进行优化，理解上会存在偏差。
- 使用LLM进行问题推理，提示LLM按照指定格式输出问题回答。同时在整个处理过程中定义并维护变量结构，该结构中使用"filename"和"page"字段记录检索结果的来源文件及具体页码。-》不足：使用的LLM模型没有针对“金融财报”垂直领域进行优化，理解上会存在偏差。
针对以上不足，可选的优化方向如下：
- 优化数据解析方式：利用MinerU强大的版面分析能力，提取出包含表格（转为Markdown）、图片、以及带有层级结构（标题、段落）的文本内容。
- 优化分块策略：基于MinerU精细化的解析结果，可以进行进一步解释图片内容，添加图片的描述信息。
- 优化检索策略：引入重排（Re-ranking），在检索环节后增加重排步骤，选出最相关的几个结果，提高上下文质量。例如，先根据向量相似性召回得到候选集（如Top 20相关的文本），然后使用更精准的重排模型对候选项进行打分排序，最后选取真正的Top K（如Top 3-5）输入LLM，大幅提升信噪比。
- 进行模型微调：微调Embedding模型、LLM，让模型更适应“金融财报问答”场景。
进阶方案
这篇笔记使用第1种优化方向，使用MinerU提取PDF中的图文信息，为LLM检索回答提供更细粒度、更丰富、上下文更流畅的知识文本。通过MinerU可以区分PDF中的标题、段落、表格和图片，并将表格转化为Markdown结构化格式。
注意：MinerU本身只能识别出图片，但不能解读图片中的内容，因此单纯利用MinerU也不能达到利用图片信息的目标。要想利用图片包含的信息，需要利用多模态模型将图片转化为文本描述，或者利用能够直接对图片进行推理的多模态大模型。
将baseline代码中使用的fitz（即PyMuPDF）替换成MinerU后，进阶方案结构如下图所示：
图源Datawhale教程。“阶段一”由mineru_pipeline_all.py完成，“阶段二”仍由rag_from_page_chunks.py完成。
MinerU使用准备
安装第三方库：Pillow、aiofiles、mineru。其中，mineru的安装需要较多依赖、耗时较长（我自己安装的时候需要安装100+个依赖包，耗时约2h）。
mineru的github仓库：https://github.com/opendatalab/MinerU
mineru的安装命令：
pip install uv
uv pip install -U "mineru[core]"
uv不是python第三方库，而是一个速度更快的python库安装器和运行器，可以替代pip的一部分功能。
代码理解-MinerU提取PDF图文信息
安装完成后，运行也需要较长时间，需要从huggingface上加载多个模型。
未完待续。