开源多模态知识库构建利器Morphik RAG
Morphik 是一个开源的多模态 RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成）系统，专为处理非结构化数据而设计，旨在为 AI 应用提供强大的知识库支持。
核心功能
多模态数据支持：Morphik 能够处理文本、图片、PDF、视频等多种格式的文件，并通过智能解析将文件内容转换为可检索的嵌入向量。
知识图谱集成：自动提取文档中的实体和关系，构建知识图谱，提升检索结果的相关性。
高效检索与生成：结合向量搜索和重排序技术，提供多阶段检索能力，支持细粒度的相似度阈值调整和元数据过滤。
自然语言规则引擎：通过自然语言定义规则，提取结构化元数据，实现对非结构化数据的高效处理。
持久化缓存：预处理并“冻结”文档状态，显著降低计算成本和响应时间。
可扩展架构：支持自定义解析器和嵌入模型，提供多种存储后端（如 S3、本地存储）以及与 PostgreSQL/pgvector 等向量存储的集成。
技术原理
RAG 技术通过检索外部知识库中的相关信息，并将其作为上下文输入给语言生成模型，从而增强模型生成内容的质量和相关性。
Morphik 的实现基于以下核心技术：
多模态嵌入（ColPali）：结合文本和图像内容，生成统一的嵌入向量，支持高效的多模态检索。
知识图谱：自动从文档中提取实体和关系，构建知...
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