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VARAG是一款聚焦多模态文档检索的开源技术系统,核心定位是优化文本、图像及混合类型文档的检索效率与准确率。它支持页面级图像嵌入编码,可直接将文档页面以图像形式纳入检索流程,无需复杂的内容拆分预处理;搭载视觉语言模型完成内容理解编码,能够识别文档中的图表、手写批注、版式元素等非结构化内容;支持检索结果的相关性排序与内容溯源,方便用户快速定位目标文档片段。该系统面向AI研发人员、文档管理从业者、多模态技术研究者等群体,适用于企业内部知识库检索、学术文献批量检索、扫描版文档内容查找、多模态数据集内容筛选等场景。
访问VARAG官方站点,查看项目介绍文档与部署指南,根据自身设备环境选择本地部署或在线演示版本,部署前确认满足Python、PyTorch等依赖环境的版本要求。
完成环境配置后,上传需要构建检索库的文档,支持批量上传PDF、扫描件、图片等多格式文档,等待系统自动完成文档编码与向量库构建。
在检索输入框中输入查询内容,支持文本查询或上传参考图像作为查询条件,根据检索需求选择向量检索、关键词检索或混合检索模式。
查看返回的检索结果列表,系统会按相关性排序展示匹配的文档片段,点击对应结果可查看完整文档页面与溯源位置,核对内容是否符合查询需求。
若需要长期使用,可将构建完成的检索库导出保存,后续使用时直接导入即可,也可根据使用反馈调整模型编码参数优化检索效果。
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