打造自己的RAG解析大模型：(可商用)智能文档服务上线部署

通用版面分析介绍

版面解析是一种将文档图像转化为机器可读数据格式的技术，广泛应用于文档管理和信息提取等领域。通过结合OCR、图像处理和机器学习，版面解析能够识别文档中的文本块、图片、表格等版面元素，最终生成结构化数据，大大提高了数据处理的效率和准确性。典型的通用版面解析流程包括表格识别、版面区域分析、文本检测、公式识别等模块，帮助实现从简单文本到复杂文档的全面信息提取。这种技术为企业和数据密集型行业带来了显著的效益，提升了自动化文档处理的能力。

服务化部署

服务化部署是生产环境中高效、灵活的部署方式，通过将推理模型打包为独立服务，客户端可以通过网络请求访问，获取实时推理结果。这种方式不仅减少了部署难度，还使得模型的扩展和更新更加便捷，适合需求多变的业务场景。PaddleX 支持低成本地实现产线级服务化部署，用户可快速集成模型推理服务，从而满足多种应用需求。这种方式特别适合需要高可用性和可扩展性的场景，如智能客服、图像分析等。

服务化部署示例图：

在这里插入图片描述

用户可以灵活选择要发布的模型模块，这些模型会通过 HTTP 协议作为接口发布，实现服务化部署，便于应用端直接调用，完成文档识别和解析。这样不仅简化了模型集成的流程，还提升了系统的可扩展性。无论是文本识别、表格解析，还是版面分析等功能，都能以标准化的服务形式供前端调用，为业务系统提供更稳定、高效的文档处理能力。

服务发布具体步骤

1、安装服务化部署插件

执行如下指令，安装服务化部署插件：

paddlex --install serving

2、启动服务

通过 PaddleX CLI 启动服务，指令格式为：

paddlex --serve --pipeline {产线名称或产线配置文件路径} [{其他命令行选项}]

以通用版面解析产线为例：

paddlex --serve --pipeline layout_parsing

服务启动成功后，可以看到类似如下展示的信息：

INFO:     Started server process [63108]
INFO:     Waiting for application startup.
INFO:     Application startup complete.
INFO:     Uvicorn running on http://0.0.0.0:8080 (Press CTRL+C to quit)

–pipeline可指定为官方产线名称或本地产线配置文件路径。PaddleX 以此构建产线并部署为服务。与服务化部署相关的命令行选项如下：

名称	说明
`--pipeline`	产线名称或产线配置文件路径。
`--device`	产线部署设备。默认为 `cpu`（如 GPU 不可用）或 `gpu`（如 GPU 可用）。
`--host`	服务器绑定的主机名或 IP 地址。默认为0.0.0.0。
`--port`	服务器监听的端口号。默认为8080。
`--use_hpip`	如果指定，则启用高性能推理插件。
`--serial_number`	高性能推理插件使用的序列号。只在启用高性能推理插件时生效。请注意，并非所有产线、模型都支持使用高性能推理插件，详细的支持情况请参考PaddleX 高性能推理指南。
`--update_license`	如果指定，则进行联网激活。只在启用高性能推理插件时生效。

至此通用版面解析的服务发布成功，发布URL如下：

http://localhost:8080/layout-parsing

应用集成

在成功发布模型服务后，接下来的关键任务是构建自定义的解析应用层。这个层级可以根据具体的业务需求，进一步处理模型返回的解析结果。通过应用级别的操作，我们可以更灵活地对文字和表格数据进行拆分、聚合等操作，特别是针对 RAG（检索增强生成）场景的需求，将数据转化为向量化存储格式。这种设计不仅提升了文档解析的精度和效率，还为业务场景提供了可扩展的、个性化的数据处理能力。

以下是Python语言实现的应用基础代码示例：

import base64
import requestsAPI_URL = "http://localhost:8080/layout-parsing" # 服务URL# 对本地图像进行Base64编码
with open(image_path, "rb") as file:image_bytes = file.read()image_data = base64.b64encode(image_bytes).decode("ascii")payload = {"file": image_data, # Base64编码的文件内容或者文件URL"fileType": 1,"useImgOrientationCls": True,"useImgUnwrapping": True,"useSealTextDet": True,
}# 调用API
response = requests.post(API_URL, json=payload)# 处理接口返回数据
assert response.status_code == 200
result = response.json()["result"]
print("\nDetected layout elements:")
for res in result["layoutParsingResults"]:for ele in res["layoutElements"]:print("===============================")print("bbox:", ele["bbox"])print("label:", ele["label"])print("text:", repr(ele["text"]))

这是一个简单的模型服务调用示例，而在实际的 RAG 系统中，我们会进一步优化这种服务调用方式。通常会设计一个独立的类来处理模型调用和结果解析，以实现解耦和模块化。这种封装方式不仅使代码更具可读性和可维护性，也更便于扩展多样化的业务场景。通过这样的架构设计，应用端可以灵活调用服务，适应更复杂的文档解析需求，并在业务逻辑上实现更高的自定义和优化。

总结

通过PaddleX快速发布模型，并构建集成系统，为RAG系统提供一套智能文档识别平台，是一个具有商业潜力的应用模式。这种模式不仅能提高信息处理效率，还能为不同行业提供个性化支持。然而，百度飞桨提供的通用模型可能无法覆盖各行各业的独特需求，因此企业可以利用飞桨平台的训练功能，基于自有数据进行模型微调或重训，以确保模型准确适配特定业务场景，实现更高的识别精度和服务价值。

参考文献：

https://github.com/PaddlePaddle/PaddleX/blob/release/3.0-beta1/README.md