微软将GPT4o 与 LlamaParse进行整合，以增强检索增强生成 (RAG) 工作流程

为了增强提取非结构化数据和解析多模态文档，并无缝衔接 Azure AI Search 向量数据库，构建完整的检索增强生成（RAG）工作流程，微软将 Azure OpenAI 的先进 GPT4o 模型与 LlamaParse Premium 进行革命性的整合。

LlamaParse是什么？

Microsoft LlamaParse 是一个专门为生成式人工智能（GenAI）打造的工具。它的主要作用是对各种文档进行解析和清理，确保数据质量良好，然后再把这些数据传给后面的大型语言模型（LLM）使用。

LlamaParse 结合启发式技术和机器学习，能够从文本段落或隐藏在表格中的各种地方提取出相关的数据点。

LlamaParse有一下突出特点：

• Markdown 输出：将提取的信息转换为易于阅读的文本格式。
• LaTeX 支持：非常适合需要数学符号的学术或技术文档。
• 高精度：利用人工智能最大限度地减少数据提取任务中的人为错误。

新增 Azure OpenAI 端点

Azure AI Search 是管理和嵌入这些处理后数据的骨干。

工作原理：

1. 解析数据：使用 LlamaParse 将非结构化数据转换为结构化格式。
2. 嵌入：将结构化数据发送到 Azure AI Search 的向量存储，以便进行高效查询。
3. 检索：实施语义重新排序等先进技术，以确保用户获得最相关的搜索结果。

微软 LlamaParse 在本次集成后，用户可以调用 Azure OpenAI 的 GPT4o 系列模型，提取非结构化数据和文档转换。此次集成充分发挥了双方优势，LlamaParse 负责高效解析，Azure OpenAI 则提供强大的语言模型能力，最终实现更精准、更智能的文档处理。

GPT4o 与 LlamaParse的整合对AI 工作流程意味着什么？

此次集成将两个强大的工具整合在一起：LlamaParse Premium和Azure AI Search。

LlamaParse 因其强大的文档解析能力而广受赞誉，能够从各种复杂文档中提取和构建数据，从 PDF 到 Excel 文件都不在话下。它采用先进的多模态模型，不仅能处理文本，还能解读图表和图解等视觉内容。这意味着无论您是要从详尽的报告中获取洞见，还是分析营销效果图表，LlamaParse 都能为你提供支持。

就像XXAI工具，将13个热门的AI模型集合在一个平台，为用户提供一体化解决方案。用户可以在使用时实现无缝切换，不管是文本处理还是图片生成，都可以为你支持！

构建一个完整的 RAG 工作流程

LlamaParse直接连接到 Azure OpenAI 的 GPT4o 和 GPT4omini 等模型，通过 Azure OpenAI 的多模态支持，用户可以利用 LlamaCloud、Azure AI Search 和 Azure OpenAI 构建一个完整的 RAG 工作流程。

我们来看看具体的步骤：

• 解析与丰富: 使用 LlamaParse Premium 和 Azure OpenAI 进行高级文档提取，生成 Markdown、LaTeX 和 Mermaid 图表等多种格式的 LLM 优化输出。
• 分块和嵌入: 使用 Azure AI Search 作为向量存储，并利用 Azure AI 模型目录中的嵌入模型，对解析后的内容进行分块、嵌入和索引。
• 搜索与生成: 利用 Azure AI Search 的查询重写和语义重新排序功能，提升检索质量。最终，通过 Llamaindex 编排 Azure AI Search 和 Azure OpenAI，构建生成式 AI 应用。

企业级安全性和合规性

对于微软来说，安全至关重要，尤其是在处理敏感的企业数据时。这些工具在 Azure 的高传输和静态数据加密标准下运行，遵守 GDPR 和 HIPAA 等合规措施。

此外，这些 AI 工具具有灵活性，开发人员可以选择自定义设置，以根据组织的需求进行定制。所以这个工具适用于敏感工作负载，不需要担心安全问题。