建立高级的RAG系统处理复杂PDF文档利用LlamaParse 📑🔎

“输入决定输出”，这在尝试建立RAG系统处理包含图表/表格的复杂文件时尤为正确。而良好的数据质量是良好性能的必要条件。

这是一个由@曹贤水举办的极佳工作坊，强调了LlamaParse在提取复杂研究论文中所有杂乱成分的价值：
- 文本
- 表格
- 图像
- 图表
- 自定义解析指令

通过正确结构化数据，我们能够避免在处理流程中LLM（大型语言模型）产生幻觉。只需看看下面这张研究论文中的表格图片👇

视频：https://www.youtube.com/watch?v=EL9lCOgLR58

Medium文章：https://medium.com/kx-systems/rag-llamaparse-advanced-pdf-parsing-for-retrieval-c393ab29891b

Colab：https://colab.research.google.com/github/KxSystems/kdbai-samples/blob/main/LlamaParse_pdf_RAG/llamaParse_demo.ipynb