本文介绍了使用Minere方案解析文本的步骤，包括下载新代码、迁移环境、拷贝文件、解析文本以及配置.env运行RAG检索。同时，文章详细阐述了多模态知识融合的关键流程，涵盖数据处理、知识检索、生成与融合以及评估迭代。强调了多模态适配、知识源构建、模型性能平衡、误差处理和场景贴合等重要注意事项，旨在提升多模态问答系统的性能与实用性。

🚀 **Minere方案解析与RAG检索流程**：该方案需要用户通过下载名为`spark_multi_rag`的新代码，并在UV迁移环境中进行操作。具体步骤包括将相关文件拷贝至`datas`文件夹，利用Minere解析文件内容，最后配置`.env`文件以运行RAG检索代码，为后续的知识处理奠定基础。

📊 **多模态数据处理与知识检索**：方案的首要环节是采集和预处理多模态数据，提取文本、图像等特征并统一格式。随后，基于输入特征，通过知识图谱和文档库进行多模态知识检索，注重平衡召回率和精确率，以高效准确地获取相关知识片段。

💡 **生成融合与评估迭代**：在检索到多模态知识后，结合大模型进行生成处理，融合文本描述和图像关联信息，形成贴合场景的回答。最后，通过准确率、用户满意度等指标评估生成结果，并根据反馈迭代优化数据处理、检索策略和生成模型，持续提升方案性能。

✅ **关键注意事项与场景适配**：成功实施的关键在于解决多模态数据的适配问题，构建全面且及时的知识源，平衡模型性能与生成效率，建立误差处理校验机制，并紧密结合大赛任务场景定制化流程，以确保方案的实用性和有效性。

task2 使用mineru的方案解析文本1、需要重新下载新的代码：spark_multi_rag2、使用UV迁移环境3、将相关文件拷贝放到datas文件下4、使用mineru进行文件内容的解析5、配置.env 运行RAG检索代码

方案实施流程

数据处理与输入： - 采集、预处理多模态数据，提取文本、图像等特征，统一格式后输入系统，为后续检索和生成奠基。 - 关注数据质量，如文本准确性、图像清晰度，避免噪声干扰。知识检索环节： - 基于输入特征，从构建的知识图谱、文档库等知识源中检索相关信息，涵盖文本知识匹配、图像语义关联检索，筛选与问题相关的多模态知识片段。 - 优化检索算法，平衡召回率（找全相关知识 ）和精确率（过滤无关内容 ），提升检索效率与质量。生成与融合阶段： - 将检索到的多模态知识，结合大模型进行生成处理，融合文本描述、图像关联信息，构建完整、准确且贴合多模态场景的回答。 - 注重多模态信息融合逻辑，让文本与图像等知识自然协同，提升输出的可读性和实用性。评估与迭代： - 用准确率、用户满意度等指标，评估生成结果，发现流程漏洞（如检索遗漏、融合生硬 ）。 - 依据评估反馈，迭代优化数据处理、检索策略、生成模型等环节，持续提升方案性能。

三、关键注意点

多模态适配：不同模态数据（文本、图像等 ）特征差异大，需设计适配的处理、检索和融合方法，保证协同工作效果，避免“模态孤岛”。知识源构建：知识图谱、文档库要覆盖多模态场景，及时更新，保证知识新鲜度和全面性，支撑准确检索。模型性能平衡：兼顾生成效率与质量，在大赛等场景，需优化模型推理速度，同时保障回答深度与准确性。误差处理：检索偏差、融合不当易致错误输出，要设置校验机制，如人工复核关键环节、模型自校验，降低错误影响。场景贴合：紧扣大赛任务场景（如特定行业问答、多模态交互 ），定制流程，让方案适配实际需求，提升实用性。