智能文檔時代：多模態大模型驅動的數據處理與治理革新

背景與痛點

1. 數據洪流時代的挑戰

我們正處在一個數據爆炸的時代。預計到 2025 年，全球數據總量將達到驚人的 181ZB，年復合增長率約為 23%。然而，在這些海量數據中，結構化數據占比不到 20%，其余超過 80% 都是非結構化數據，如掃描的 PDF、音視頻文件、電子郵件等。傳統的 ETL（提取、轉換、加載）技術在處理結構化數據方面已經非常成熟，但面對日益增長的非結構化數據則顯得力不從心。

與此同時，各行各業的業務數字化進程正在加速。在招投標、財務報銷、合規審計等關鍵業務流程中，對高質量文檔解析的需求日益旺盛。企業內部積累了大量的歷史文檔，這些文檔格式多樣、內容復雜，如何高效利用這些數據成為一大難題。

2. 技術拐點：多模態大模型的出現

幸運的是，我們正迎來一個關鍵的技術拐點。以 GPT-4V、Gemini 1.5 為代表的視覺-語言模型（Vision-Language Models）取得了重大突破。這些多模態大模型不僅能識別文本，更能“看懂”文檔的排版、布局和深層語義，將識別、理解和問答（VQA）融為一體，為解決非結構化數據處理的難題帶來了全新的可能性。

3. 傳統 OCR 的固有挑戰

在多模態大模型出現之前，光學字符識別（OCR）是文檔數字化的主要技術，但其面臨著四大核心挑戰：

• 語義理解缺失：傳統 OCR 的核心是“識字”，它能將圖像中的文字轉換為可編輯的文本，但無法真正理解這些文字的上下文含義。例如，在識別一個表格時，OCR 只能逐個單元格地提取文字，卻無法理解行與行、列與列之間的邏輯關系。其評測標準——編輯距離，即一個詞變為另一個詞需要修改的字符數，也從根本上反映了它停留在字符級別的局限性。

• 割裂式流水線作業：傳統 OCR 的處理流程是一個串行的、分步驟的流水線：首先進行圖像預處理，然后是版面分析，接著是文字識別，最后可能還需要規則提取。這個過程中涉及多個 API 的拼接，每一環節產生的誤差都會被累積和放大，最終影響整體的準確率。
• 數據孤島現象嚴重：在許多企業，尤其是傳統B端企業，文檔數據往往分散存儲在各個角落。一部分在云端（可能還分屬不同的云服務商），一部分在本地服務器，甚至還有一部分存儲在員工的個人電腦或手機中。這種分散的狀態使得數據難以被統一管理和利用，形成了嚴重的數據孤島。
• 跨模態信息割裂：一份文檔通常包含多種模態的信息，如文本、圖像、表格、印章等。傳統技術棧往往將這些信息割裂處理，缺乏有效的整合機制，導致大量有價值的關聯信息丟失。

這些挑戰共同限制了傳統 OCR 技術在復雜文檔處理場景下的應用效果和擴展性，凸顯了向更智能、更整合的技術范式轉變的迫切性。

02

傳統 OCR 技術棧概覽

1. 典型的處理流程

傳統 OCR 技術的工作流程是一個標準化的、分步驟的流水線，旨在將圖像中的文字信息轉化為機器可讀的文本。這個過程大致可以分為以下幾個關鍵環節：

• 掃描/圖像采集 (Image Acquisition)：這是所有處理的起點。通過掃描儀或攝像頭獲取文檔的數字圖像。這一步的成像質量至關重要，光照不均、圖像噪聲、紙張透印等問題會直接影響后續所有環節的精度。

• 預處理 (Pre-processing)：為了提升識別準確率，需要對原始圖像進行一系列優化操作，包括對比度增強、二值化（將圖像轉為黑白）、噪聲去除、傾斜校正（Skew Correction）和方向檢測等。
• 版面分析與分割 (Layout Analysis / Segmentation)：這是理解文檔結構的關鍵一步。系統需要對頁面進行分析，區分出文本區域與非文本區域（如圖像、表格線），并將文本分割成段落、文本行、單詞乃至單個字符。
• 特征提取 (Feature Extraction)：在識別字符之前，系統會從分割出的字符圖像中提取關鍵特征。這些特征可以是結構性的（如筆畫、端點、交叉點），也可以是統計性的。
• 字符/詞識別(Classification / Recognition)：利用提取出的特征，通過經典的機器學習算法或深度學習模型，對每個字符進行分類和識別，將其映射到對應的編碼。
• 后處理 (Post-processing)：識別出的原始文本可能存在錯誤，后處理環節旨在進行校正。這通常會利用字典、語言模型進行拼寫檢查和語法糾錯，以提升最終輸出文本的流暢度和準確性。

整個流程是一個典型的串行結構，每個環節的輸出是下一個環節的輸入，環環相扣。

2. 核心局限性

盡管傳統 OCR 技術在特定場景（如清晰的印刷體文檔）下能達到較高的準確率，但其固有的技術范式帶來了四大難以克服的局限性：

• 布局敏感與信息丟失：傳統 OCR 對文檔的布局非常敏感。面對復雜的版式、多欄結構或圖文混排的文檔，版面分析環節很容易出錯。更重要的是，在處理過程中，文檔的結構信息（如表格的行列關系、段落的層級）和語義信息往往會丟失，最終只留下一堆無結構的純文本。

• 缺失語義理解：如前所述，整個流程的核心是模式識別，而非語義理解。它無法關聯上下文信息進行推理。例如，它無法理解表格標題欄與數據行之間的從屬關系，也無法識別歷史檔案中特定術語的含義。
• 擴展成本高，遷移難度大：傳統 OCR 系統通常是為特定類型的文檔或語言設計的。當需要處理一個新的行業（如醫療病歷）或一種新的語言時，往往需要重新訓練模型，進行大量的定制開發，導致擴展成本非常高，跨行業、跨語種的遷移能力很差。
• 規模化受限，編排復雜：由于是多個模型和模塊的協作，整個系統的編排、部署和維護難度很大。每個模塊都需要獨立優化，這使得規模化應用變得非常困難，尤其是在需要處理海量、多樣化文檔的企業環境中。

這些局限性共同決定了傳統 OCR 技術難以勝任智能文檔時代對深度理解和高效治理的更高要求。

03

多模態大模型崛起

隨著深度學習技術的發展，多模態大語言模型（Multimodal Large Language Models）的崛起正在從根本上改變文檔處理的游戲規則。它不再是分步處理的流水線，而是實現了端到端的統一處理，帶來了革命性的技術突破。

1. 技術突破

（1）統一表征學習：結構、語義、空間三位一體

多模態大模型的核心優勢在于其統一的表征學習能力。它借鑒了 Transformer 架構的強大能力，將文檔中的視覺信息（字體、顏色、布局）、排版信息（坐標、順序）和語義信息（文本內容）融合在同一個高維向量空間中。這意味著模型能夠同時“看到”和“讀懂”一份文檔。例如，SmolDocling 模型通過 DocTags 技術，將元素內容和其坐標序列化，僅用 256M 參數就能還原多領域的版面。而 DocLLM 模型甚至無需專門的圖像編碼器，僅通過邊界框（bounding box）和文本的對齊，就能高效遷移到發票、表單等復雜布局的文檔處理任務上，處理速度提升 3-4 倍。這種端到端的處理方式，可以直接輸出結構化的結果（如Markdown）、摘要或進行問答，徹底告別了傳統 OCR“N 段式流水線”的繁瑣與誤差累積。

（2）端到端 OCR-free 識別

一些先進的多模態模型甚至可以實現“OCR-free”的識別，即跳過傳統的字符識別步驟，直接從像素到文本生成內容。例如，GPT-4o 在分辨率大于等于 300 ppi 的場景下，其識別準確率已能與經典的 Tesseract 引擎持平。而像 GOT-OCR 和 Nougat 這樣的模型，更是可以將文檔中的文字、表格、甚至是 LaTeX 數學公式，一次性地、完整地生成為結構化的 Markdown 或 TikZ 格式，免去了復雜的分割與后處理環節。

（3）超長上下文與跨頁推理

傳統模型處理長文檔時，通常需要將其拆分成小片段，這會導致上下文信息的丟失。而現代多模態大模型在上下文長度上實現了巨大突破。例如，Gemini 1.5 Pro 支持超過 100 萬個 token 的單次輸入，這意味著它可以一次性“讀完”一份數百頁、幾十兆的 PDF 文檔，并就其中的細節問題進行精準回答。這種處理超長文檔而無需拆分的能力，使得跨頁、跨章節的復雜推理成為可能。

（4）效果躍升與零樣本/少樣本能力

在多個權威的文檔理解基準測試（如 DocVQA、MMDocBench）上，多模態大模型的表現已經逼近甚至超越了人類水平。尤其在表格和圖像問答方面，其性能顯著領先于“傳統 OCR+NLP”的技術組合。一個關鍵的優勢是，這些大模型由于經過海量數據的預訓練，具備了強大的泛化能力，通常無需針對特定文檔類型進行專門的訓練，就能取得非常好的效果，實現了強大的零樣本（zero-shot）或少樣本（few-shot）學習能力。

2. 傳統 OCR vs. 多模態大模型

總結來說，這是一場從“分治思想”到“整體理解”、從“單一識別”到“上下文推理”、從“純模式識別”到“知識驅動”的范式轉移。多模態大模型正在引領我們進入一個能夠真正理解和運用文檔知識的全新時代。

04

訓練成本

盡管多模態大模型展現出強大的能力，但其高昂的訓練成本是商業落地前必須考慮的重要因素。成本主要分為預訓練（pre-training）和微調（fine-tuning）兩個層面。

預訓練：巨額投入

從頭開始訓練一個大規模的多模態模型，是一項極其耗費資源的任務，通常只有大型科技公司或國家級研究機構能夠承擔。

文本大模型：訓練一個文本大模型，通常需要 1 到 3 周的時間，動用數百張頂級的 GPU（如圖形處理器）。其總成本估算在百萬到千萬美元級別。

多模態大模型：由于需要處理圖像、文本等多種數據，其復雜性更高。訓練周期可能長達 3 到 6 周，所需的 GPU 規模達到數千張，總成本則飆升至數千萬甚至上億美元。

這種級別的投入對于絕大多數企業而言是不現實的。因此，在實際應用中，大家普遍采用的是在已有預訓練模型的基礎上進行微調的策略。

微調：相對可控但仍需成本

微調是指利用自己特定領域的數據，對一個已經訓練好的通用大模型進行“再訓練”，使其更適應特定任務。雖然成本遠低于從頭訓練，但仍然是一筆不小的開銷。

我們可以通過一個微調項目的成本估算來具體了解：

• 項目設定：

模型類型：選擇一個開源的多模態模型，例如 MiniGPT-4 (7B)或 BLIP-2 (6B)。

數據準備：假設需要采集和標注 10 萬組圖文對數據。這是微調效果的關鍵，也是成本的重要組成部分。

訓練資源：使用 8 張 NVIDIA A100 GPU，連續訓練 24 小時。

工程師時間：需要 2 名工程師投入約一周的時間，進行數據清洗、模型訓練和效果驗證。

• 成本估算：

數據準備與標注：約 $10k - $30k。數據質量直接決定模型效果，這部分投入不可或缺。

訓練資源（云 GPU）：約 $800。這是基于云服務按時計價的估算。

存儲/IO/其他運維：約 $200。

工程師人力成本：約 $4k。

合計：整個微調項目的成本大約在 $15k - $35k 之間。

這個成本對于一些有明確需求和預算的企業來說是可接受的。例如，在處理特定的發票或醫療記錄時，可以要求客戶提供數千張高質量的標注數據，通過微調讓模型在特定領域的表現得到顯著提升。總而言之，雖然微調降低了使用大模型的門檻，但它依然是一項需要進行成本效益分析的專業技術投入。

05

多模態大模型落地

將強大的多模態大模型從理論轉化為實際生產力，最主流和有效的方式之一是將其整合到檢索增強生成（Retrieval-Augmented Generation, RAG）的框架中。然而，理想化的落地方式與現實中的工程實踐存在顯著差異。

1. 理想化的 Multimodal RAG

在理想情況下，構建一個多模態 RAG 應用的流程可以非常簡潔和高效。以經典的 ColPali 模型架構為例（圖2），其工作流程如下：

• 索引（Indexing）：

將一份包含文本、圖像等多種元素的 PDF 文檔直接輸入到一個視覺語言模型（Vision LLM）中。該模型能夠端到端地理解整個文檔的內容和結構，并將其編碼成一個統一的向量表示，再將這個向量存儲到向量數據庫中。

• 檢索與生成（Retrieval & Generation）：

用戶提出的查詢（Query），同樣經過一個語言模型（LLM）處理，轉換成與文檔向量處于同一空間的查詢向量。

在向量數據庫中，通過計算相似度（如余弦距離）找到與查詢最相關的文檔向量。

將檢索到的文檔內容（或其向量）與原始查詢一起，交給 LLM 進行最終的答案生成。

這種模式的核心優勢在于其工程上的簡潔性。整個流程中，核心組件就是一個強大的多模態模型。評估這個系統也變得相對簡單，因為可以直接評測模型端到端的輸出質量，而無需對流水線中的多個中間環節分別進行評估。這印證了一句工程名言：“如果你不能評測一個系統，你就沒辦法去提高它。”

2. 傳統的 Text-based RAG 作為對比

與上述理想模式形成鮮明對比的是傳統的、基于文本的 RAG 流程（圖1）：

• 索引（Indexing）：

對于一份 PDF 文檔，首先需要通過 OCR 提取出純文本。

接著可能需要進行版面檢測（Layout Detection）來理解基本的文檔結構。

然后對提取出的長文本進行分塊（Chunking），切分成較小的片段。

將每個文本塊（chunk）輸入到一個文本嵌入模型（Text Embedding Model）中，生成向量。最后將這些向量存入向量數據庫。

• 檢索與生成（Retrieval & Generation）：

用戶的文本查詢也通過相同的文本嵌入模型生成查詢向量，在向量數據庫中檢索出最相關的文本塊。將這些檢索到的文本塊拼接起來，作為上下文信息提供給 LLM，生成最終答案。

這個傳統流程的缺點顯而易見：它是一個漫長且復雜的流水線。從 OCR、分塊到嵌入，每個環節都可能引入誤差。其評測也必須分為兩部分：一是像搜索引擎一樣評測檢索環節的精確率（Precision）和召回率（Recall）；二是要評測生成環節對檢索到的內容進行總結和回答的質量。工程復雜度和維護成本遠高于理想化的多模態 RAG。

盡管理想模型非常吸引人，但在真實的商業落地中，由于現有模型能力的限制和各種復雜的“邊角案例”（corner cases），直接采用最簡潔的端到端方案往往效果不佳。因此，工程師們探索出了更為務實和靈活的混合策略。

06

混合流水線 Hybrid Pipeline

在真實的業務場景中，直接套用理想化的多模態 RAG 架構往往會遇到挑戰。模型的泛化能力、對特定格式的處理精度以及各種預料之外的“corner case”都要求我們構建一個更具魯棒性和靈活性的系統。因此，一個混合的、更為復雜的流水線（Hybrid Pipeline）成為必然選擇。

1. 構建 Multimodal RAG 的三種主要方法

在實踐中，構建多模態 RAG 系統主要有以下三種策略：

• 所有輸入嵌入同一向量空間：這是最理想化的方式，即無論是文本、圖片、音頻還是視頻，所有類型的輸入都通過一個強大的多模態 LLM，被編碼到同一個統一的向量空間中。用戶的查詢也使用同樣的方式進行編碼和檢索。這種方法的優點是端到端，但挑戰在于，當前的模型很難在所有模態上都達到足夠高的精度，且返回的結果可能仍需后續處理才能直接使用，例如僅告訴你在第幾頁找到了相關信息。
• 整合到同一個模式（文本）：這是目前更為實用和普遍采用的一種方法。其核心思想是將所有非文本的模態信息預處理成文本格式，然后利用成熟的文本 RAG 流程進行后續的推理。例如，將圖片內容通過圖像描述（Image Captioning）模型生成文字描述，將音頻通過語音識別（ASR）轉為文字。
• Rank-Rerank 模式：這種模式為不同類型的數據維護不同的向量空間。例如，文本數據和圖像數據分別使用不同的嵌入模型，存儲在各自的向量索引中。當用戶查詢時，系統會從不同的索引中分別檢索，然后通過一個“重排序（Rerank）”模型，對來自不同模態的候選結果進行綜合評估和排序，選出最終最相關的結果。

2. 一個典型的 Workflow：結合多種技術的混合流水線

在我們（矩陣起源）的 AI 應用開發平臺中，實際落地的多模態 RAG 系統采用的是一種基于第二種方法并加以優化的復雜混合流水線。這個工作流（Workflow）遠比理想模型復雜，但能更好地應對真實世界的挑戰。

以下是一個簡化的流程描述，以處理一份包含圖文的 PDF 文檔為例：

• 輸入與初步解析：當一份 PDF 文檔進入系統后，首先會進行版面檢測（Layout Detection）。系統會識別出文檔中的文本塊和圖片區域。
• 并行處理分支：
• 文本分支：對于識別出的文本塊，通過 OCR 技術提取出文字內容。
• 圖像分支：對于識別出的圖片，系統會并行地送入兩個不同的模型：

• LLM Caption：一個多模態大模型會為圖片生成一段詳細的文字描述（caption）。這段描述可能包含對圖片中風景、物體、人物或場景的理解。
• OCR：同時，這張圖片也會經過一次 OCR 處理，以提取圖片中可能嵌入的任何文字（例如，圖表中的標簽、海報上的文字）。
• 信息融合與分塊：
• 來自上述三個來源（原始文本 OCR、圖片描述、圖片內 OCR）的文本信息會被融合起來。例如，圖片描述和圖片內 OCR 提取的文字，會與圖片在原文中位置最接近的文本塊關聯起來。
• 融合后的長文本會進行分塊（Chunking），形成大小適中的文本片段。

• 向量化與存儲：
• 所有文本塊都通過一個統一的文本嵌入模型（Text Embedding Model）轉換成向量。
• 這些向量最終被存儲在向量數據庫（Vector DB）中。
• 混合檢索：
• 當用戶發起查詢時，除了進行向量相似度檢索，系統還會結合文檔的元數據（Metadata），如目錄信息、標題、作者等進行混合檢索（Hybrid Retrieve）。這些元數據可以作為過濾器，先縮小檢索范圍，再進行精準的向量匹配。

這種混合流水線的核心優勢在于，它極大地豐富了可被檢索的信息維度。即使用戶的查詢詞沒有直接命中原文的字句，也可能命中由多模態大模型生成的圖片描述，從而找到相關的圖片內容。這種多層次、多維度的信息構建，顯著提升了檢索的召回率和準確性，使得系統能夠應對更復雜的查詢需求。雖然這個工作流看起來復雜，但它的每一個組件都是為了解決實際問題而設計的，體現了從理想模型到工程落地的必要演化。

07

行業落地案例

理論和技術最終要通過解決實際問題來體現其價值。以下是一個我們在制造業領域的典型落地案例，它清晰地展示了如何利用混合流水線和多模態技術，解決企業長期存在的數據治理難題。

項目背景：某制造業龍頭的困境

• 客戶：國內某大型制造業龍頭企業。
• 痛點：公司在多年經營中積累了超過 30 萬份歷史招投標文件。這些文件是企業寶貴的知識資產，但其管理和利用卻極為困難。
• 數據格式混亂：文件格式五花八門，包括 Word、PDF（其中大量是掃描件）、圖片、表格等，甚至存在 Word 里嵌套 PDF，PDF 里再嵌套掃描件的復雜情況。
• 數據孤島嚴重：這些文件分散存儲在內部的 ERP、OA、PLM 等多個業務系統，以及 HDFS、Hive、甚至員工本地電腦和 NAS 中，形成了一個個數據孤島。
• 檢索效率低下：當需要準備一份新的標書時，業務人員主要依賴“人找人”的口口相傳方式，詢問老員工，憑借個人經驗和記憶在大腦中進行“索引”和查找。這種方式效率低下，且容易因人員變動導致知識斷層和信息遺漏。
• 目標：構建一個統一的企業內部文檔知識庫，實現智能文檔管理。當有新的招標需求時，任何業務部門的員工都能通過系統，精準、快速地定位到歷史項目中的相關信息（如技術方案、報價、商務條款等），從而提升投標效率和質量。

解決方案：四步走的系統化構建

我們為該客戶設計并實施了一套完整的解決方案，其流程可以分為四個主要階段：

1. 數據源接入與清洗：

• 數據接入：首先，我們平臺的“數據載入器”模塊對接了客戶所有的數據源，包括各類數據庫、文件系統和業務系統。通過一個持續同步的機制，將這些異構、分散的數據統一匯集到我們的對象存儲（OSS）中。這不僅是一次性的全量同步，還支持增量更新，當源系統新增或變更文件時，會自動推送到平臺。
• 數據清洗：在此階段，進行初步的 ETL 處理，例如解壓縮文件、過濾掉不相關的類型、對文件名進行初步的標準化處理等。

2. 數據解析與提取（核心環節）：

這是混合流水線發揮關鍵作用的階段。系統會對清洗后的文件進行深度解析：

• 內容解析與分類：識別文件類型，并應用不同的解析策略。
• 關鍵內容提取：利用多模態模型，從掃描件或包含復雜圖表的頁面中提取關鍵信息。
• 表格與目錄識別：專門的模塊負責識別和提取文檔中的表格和目錄結構，并將其作為重要的元數據。
• 去重與敏感信息處理：判斷內容是否重復，并對一些敏感信息進行識別和處理。

3. 數據向量化與人工確認：

將上一步解析和提取出的結構化文本和元數據，進行分塊和向量化，存入向量數據庫。

我們保留了原始文件與生成的數據之間的引用關系（reference）。系統提供了一個人工確認界面，用戶可以審核提取結果的準確性，并進行必要的修正或反饋。這種人機協同的模式確保了知識庫的質量。

4. 數據召回與應用：

混合檢索：當用戶輸入查詢時，系統采用混合檢索策略。首先，利用招標名稱、時間等結構化元數據進行初步篩選，縮小范圍；然后，在縮小后的范圍內，利用向量相似度進行精準的內容匹配。

圖文對齊：對于文檔中的圖片，我們通過版面分析保留了其在原文中的位置信息。在輸出時，我們會將圖片與上下文文字進行關聯，例如，在相關文字描述后添加圖片的引用，從而實現圖文信息的對齊。

• 應用場景：

素材搜索：業務人員可以根據新項目的特點（如應用場景、預算規模），快速搜索到歷史上類似的成功案例和解決方案。

框架生成：系統可以根據用戶需求，自動從知識庫中整合相關內容，生成一份標書的初步框架或草稿。

商業業績填充與內容生成：快速填充標書中需要的公司業績、案例等內容。

• 處理行業“黑話”與增量同步：

專有名詞問題：針對企業內部的專有名詞或“黑話”在語音轉寫或文本識別中效果差的問題，我們采用了兩種方式：一是建立一個專有名詞庫，在后處理環節進行規則匹配和強制干預；二是通過微調模型，提升其對特定行業術語的識別能力。

增量同步：系統支持持續的數據流入。客戶可以在自己的業務系統中直接操作，新增的文件會自動同步到知識庫，而需要刪除的文檔，也可以在我們的系統中進行標記（邏輯刪除），使其在檢索時不可見，實現了知識庫的動態維護。

通過這套解決方案，我們成功地將客戶沉睡的30萬份文檔轉化為了一個可查詢、可利用的動態知識庫，極大地提升了其業務運營效率和知識傳承能力。

08

未來趨勢淺談

智能文檔處理與多模態大模型的融合演進，正以前所未有的速度重塑我們與信息交互的方式。展望未來，我們可以預見以下幾個關鍵的發展趨勢。

從感知理解到知識抽取的全面升級

當前的多模態大模型已經能夠很好地“感知”和“理解”文檔內容，但未來的發展方向將是實現更深層次的知識抽取與統一。模型將能更精準地理解文檔中圖文、表格、公式、圖像等多種元素之間的復雜關系，并將它們統一到一個連貫的知識結構中。這意味著模型不僅能回答“圖片里有什么”，更能回答“這張流程圖與第三章第二節的描述是否一致”，實現復雜的跨模態推理，如自動總結、圖文一致性校驗等。屆時，我們與 PPT 的交互，可能不再是閱讀，而是直接與結合了演講者音頻的整個知識體進行對話。

Agentic RAG + Multimodal LLM 的興起

傳統 RAG 的一個核心缺陷在于其“一次性”的檢索過程，以及因分塊（chunk）導致的上下文信息丟失。未來的趨勢將是 Agentic RAG，即引入智能體（Agent）的概念。一個 Agent 可以進行多輪、多跳的思考和推理。

多輪推理：當一次檢索結果不滿足需求時，Agent 可以自主地調整查詢、反思問題，并進行新一輪的檢索，模擬人類的思考過程。

多源結合：可以構建多個 Agent，每個 Agent 負責一個特定的數據源（如一個數據庫、一個文檔庫）。當面對一個復雜問題時，這些 Agent 可以協同工作，從不同的知識源中查找信息，最終整合出答案，從而有效解決數據孤島問題。

將這種 Agentic 框架與多模態大模型結合，將創造出能夠主動規劃、執行、并從多模態數據中學習的強大文檔處理系統。

邊緣部署的演進：

隨著模型輕量化技術的發展，將多模態模型部署到邊緣設備（如手機、個人電腦）上將成為一個重要的趨勢。

降低使用門檻：邊緣部署可以顯著降低對云端算力的依賴，減少網絡延遲，并更好地保護用戶隱私，從而降低文檔智能技術的使用門檻。

個人私有知識庫：想象一下，你的手機可以成為一個私有的個人知識庫。部署在手機上的多模態模型能夠整合你所有的本地數據——聊天記錄、照片、語音備忘錄、文檔。當你問一個問題時，它可以在你個人的全部信息中進行檢索和回答。

賦能更多行業：邊緣部署將推動文檔智能技術向更多對數據安全和實時性要求高的行業落地，如醫療（便攜式診斷設備）、制造業（車間操作手冊查詢）、法律（移動庭審記錄分析）等。

總之，未來的智能文檔系統將不再是被動的數據容器，而是主動的知識伙伴。它們將更深入地理解多模態信息，更智能地進行推理和交互，并以更輕便、更普惠的方式融入我們的工作和生活。