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一个完全自动化的 RAG (检索增强生成) 数据知识库构建工作流你只需要输入一个网站地图 (sitemap) 的网址，按下“执行”，然后就可以泡杯咖啡，静静地看着电脑帮你完成所有工作：自动抓取网页 -\ AI 清洗整理 -\ 存成本地 Markdown 文件。
Retrieval Augmented Generation，检索增强生成。是一种结合了信息检索技术和大型语言模型提示功能的框架。它通过从数据源检索信息来辅助LLM生成答案，提高了模型在知识密集型任务中的准确性和可信度。
在本篇文章中，介绍了实现多模态RAG的三种方法，基于语义提取、基于视觉语义模型VLM、基于多模态数据融合（分离检索）。当然，没有一种方法是完美的，每种方法都有自己的优势和缺点，准确度高、泛化性好的方案，势必训练成本高。对于有钱有资源的基座大模型企业，基于视觉语义模型VLM的方案无疑是更合适的选择。而对于面向应用层的初创公司，分离检索方法则更为适合。
关于前面已经介绍了（供参考），这次来看看ColPali实践。
通过上述架构与技术，我们解决了多模态文档处理中的三大核心问题：解析复杂性（工具选型）、索引低效性（差异化处理）、生成准确性（递归检索）。工具链适配：根据文档类型选择解析工具 —— 扫描件优先 Open-Parse（OCR 支持），结构化报告优先 LlamaParse（自动摘要），复杂文档优先 Unstructured（深度解析）分阶段测试：先验证单模态处理流程（如纯文本 / 纯表格文档），再逐步集
