IT之家报道，微软在11月26日发布的一篇博文中透露了重要信息。他们计划在文档解析器中引入Azure端点，并运用GPT-4o系列模型。这种技术的融合堪称尖端，预示着在处理文档数据方面将有重大举措。
微软文档解析器的作用
微软开发的文档解析器，专为生成式人工智能而打造。众多企业持有众多文档数据，这些数据来源广泛，格式繁杂。该解析器能对这类文档进行专业解析和整理。在数据传输至大型语言模型之前，这一步骤至关重要，旨在确保数据质量。通过这种方式，大型语言模型处理的数据将更加纯净、精确，避免受到杂乱无章数据的干扰。通常情况下，数据中充斥着冗余信息或错误格式的内容，若不加以清理直接应用，模型结果可能存在较大偏差。
该文档解析器能够智能处理，支持多种输出格式。比如，将文档数据转换后，可以生成LLM优化输出、LaTeX等形式。这些格式适用于不同阶段和不同任务对数据格式的要求。在科研和企业办公等场合，这种数据处理方式尤为实用。
新增Azure端点的意义
新增了Azure端点后，情况有了显著变化。用户现在可以调用Azure的GPT-4o系列模型。这相当于为文档解析增添了强劲动力。具体来看，提取非结构化数据和文档转换的问题，以前可能遇到不少技术障碍，但现在有了Azure的支持，解析器的功能得到了显著提升。比如，企业中有很多非结构化数据，可能是文本、图片等零散信息，现在可以快速进行整合处理。
微软与Azure的合作犹如强强联合。解析器承担着数据解析的基础任务，而Azure则提供了强大的语言模型支持。这种搭配使得文档处理变得更加精准和智能。无论是数据提取的速度还是准确性，都得到了显著提升。这对那些需要处理大量文档数据的大型企业或研究机构来说，无疑是个好消息。
直接连接到Azure的模型
本次更新中，直接接入Azure的GPT-4o及GPT-4o-mini等模型成为一大特色。这就像开辟了一条通往宝藏的新途径。比如在科研领域，研究人员若需快速解析大量文献，这些模型便能提供助力。
在文档的多模态解析领域，Azure的多模态功能也得到了应用。这表明我们能够处理融合了多种信息形式的文档，比如图文并茂的资料。过去，许多文档解析工具仅限于处理单一类型的数据。而现在，它们能够解析多模态文档，这对那些需要处理复杂文件的用户来说，带来了革命性的变化，大大提升了理解和利用复杂文档内容的能力。
LLM优化的输出
LLM的优化输出不容忽视。这项功能显著增强了信息检索和语义搜索的能力。在信息量爆炸的当下，面对海量文档，人们往往感到眼花缭乱。以一家大企业为例，若需从历年累积的文档中查找特定信息，以往可能如同大海捞针，相当困难。
现在借助LLM优化后的输出，检索过程变得更为精确。语义搜索在理解查询意图方面也更为精准。不论是依据关键词还是语义相似度进行搜索，都比以往更为准确。这一功能使得信息不再被忽视，能更迅速地被需求者找到，显著提升了工作效率和决策的准确性。
企业级安全性和合规性
敏感工作负载对企业的安全防护和法规遵循至关重要。在处理数据，尤其是涉及商业机密或客户隐私的敏感信息时，安全保障是不可或缺的。微软的这一措施恰好解决了这一难题。
金融机构每天都要处理众多交易数据、客户信息等关键文件，若这些资料泄露，后果严重。如今，有了这种针对敏感任务的安保与合规解决方案，企业可安心运用这些技术，无需担忧数据安全风险带来的重大损失，这有利于企业在安全环境中高效处理数据，发挥技术优势。
构建完整的RAG工作流程
RAG工作流程的构建包含多个具体步骤。首先，是解析与丰富环节，这一步会运用文档解析器与Azure技术，对文档进行高级抽取，生成不同类型的输出。这实际上是对数据进行初步处理的过程，其重要性显而易见。
接下来是内容分块与嵌入阶段，我们依据既定规则对解析结果进行处理，并将其存储于AzureAI的向量数据库中。这个过程相当于将整理好的资料有序归档。随后是搜索与生成阶段，我们运用AzureAI的多项功能来优化搜索效果，并最终打造出具备实际应用功能的生成式AI应用。这相当于将前期成果转化为具有实用价值的产品。这一系列步骤相互协作，共同构成了一个完整的服务链条。
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