kimi，智谱等提取图片文字

### 实现RAG Flow与Kimi或智谱轻言平台的集成和适配 #### 1. RAG架构概述 在当前的技术环境下，Advanced RAG架构由于其显著效果和易于实现的特点，在2024年占据了主流地位[^1]。这种架构允许更灵活的数据检索和生成机制，特别适合处理复杂查询。 #### 2. Kimi平台集成方案 对于Kimi平台而言，要实现RAG flow的集成，主要涉及以下几个方面： - **数据预处理模块**：需要建立一个高效的数据索引系统来支持快速检索。可以考虑采用Solana框架中的Agent Kit工具集来进行优化[^2]。 - **模型调用接口**：设计API用于连接现有的对话管理组件与新的RAG流程。这一步骤确保了当用户提问时，能够触发适当的知识库查找操作并返回最相关的结果。 ```python import requests def call_kimi_api(query): url = "http://kimi-platform/api/v1/query" payload = {"text": query} response = requests.post(url, json=payload) return response.json() ``` #### 3. 智谱轻言平台适应策略 针对智谱轻言平台，则应重点解决以下两个问题： - **增强型问答能力**：利用像ChatGLM这样的大模型替代传统固定的Q&A模式，从而提高响应的质量和灵活性[^4]。这意味着不仅限于简单的匹配已有条目，而是可以根据上下文动态生成更加个性化的回复。 - **持续学习机制**：引入类似于Anda框架下的永久记忆特性，使得每次交互后的经验都可以被保存下来供后续参考，进而不断改进系统的性能表现[^3]。 ```python from transformers import AutoModelForSeq2SeqLM, AutoTokenizer model_name = 'chatglm-large' tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name) model = AutoModelForSeq2SeqLM.from_pretrained(model_name) def generate_response(context, question): input_text = f"{context} [SEP] {question}" inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt", truncation=True, padding=True) outputs = model.generate(**inputs) answer = tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True) return answer ```