当大模型遇上OCR和向量数据库，文档检索的玩法彻底变了。今天要拆解的这套方案，用LangChain LCEL串联起CUDA加速的PaddleOCR和Supabase pgvector，再配上Groq 70B与Ollama 3.1的混合推理，直接把多模态文档问答的复杂度打了下来。
当大模型遇上OCR和向量数据库，文档检索的玩法彻底变了。今天要拆解的这套方案，用LangChain LCEL串联起CUDA加速的PaddleOCR和Supabase pgvector，再配上Groq 70B与Ollama 3.1的混合推理，直接把多模态文档问答的复杂度打了下来。
传统RAG（检索增强生成）系统在处理纯文本时表现尚可，但一旦遇到PDF里的图表、扫描件里的表格，或者PPT中的流程图，就瞬间“失明”。原因很简单——大多数RAG管线只对文本做切块和向量化，视觉信息被彻底丢弃。
S3anZ/RAG-OCR-Notebook这个项目，本质上是在回答一个问题：如何让RAG系统同时具备“阅读理解”和“看图说话”的能力？
答案分三步走：
1. 用PaddleOCR把图像中的文字和结构“抠”出来，变成可检索的文本；
2. 用LangChain LCEL构建检索链，把OCR结果和原有文本统一送入Supabase pgvector做向量化存储；
3. 用混合LLM策略——Groq 70B负责快速初筛，Ollama 3.1做深度归纳——兼顾速度与质量。
这套架构最聪明的地方在于：它没有把OCR当作一个孤立的前置步骤，而是把它融入了RAG的整个生命周期。OCR输出的不仅仅是文字，还包括坐标信息、置信度分数，这些元数据都能成为检索过滤的条件。
PaddleOCR的PaddleOCR 3.0版本引入了PP-ChatOCRv4模型，相比传统OCR，它能理解文档的布局结构——标题、表格、页眉页脚都带有语义标签。配合CUDA加速，单张A100上推理速度能跑到50ms级别，对于批量文档处理完全够用。
from paddleocr import PPStructureV4
# 启用CUDA推理
ocr_engine = PPStructureV4(
lang='ch',
use_gpu=True,
gpu_id=0,
det_model_dir='./models/det',
rec_model_dir='./models/rec'
)
# 返回结构化文档
result = ocr_engine.predict('complex_chart.png')
for item in result[0]:
print(item['type'], item['text'], item['bbox'])
LCEL（LangChain Expression Language）的价值在于声明式地定义数据流。在这个项目中，OCR结果会被切分成“文本块+视觉块”两种类型，分别经过不同的embedding模型（文本用BGE，视觉用CLIP），然后在pgvector里建立多模态索引。
from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnableLambda
# 定义多模态检索链
retrieval_chain = (
RunnableParallel(
text=text_retriever,
vision=vision_retriever
)
| RunnableLambda(merge_results)
| prompt_template
| llm
)
Supabase的pgvector扩展支持HNSW索引，在百万级向量规模下依旧保持毫秒级延迟。项目还利用了PostgreSQL的行级安全特性，为不同用户隔离文档权限——这在企业场景中很关键。
Groq的LPU芯片让70B模型推理速度能达到500 token/s，适合做第一轮粗筛；Ollama的3.1模型（如Llama 3.1 8B）跑在本地，能结合完整上下文生成最终答案。这种“快慢结合”的架构，避免了单一模型在成本和延迟上的两难。
假设你上传一份PDF财报，里面有一张柱状图展示了近五年的营收变化。传统RAG只会检索到文字描述，而这套系统会：
1. OCR层：识别出图表标题“2019-2023 Annual Revenue”，以及每根柱子的数值标签；
2. 向量化层：将图表的结构化描述（如“2023年营收120亿，同比增长15%”）转为向量；
3. 检索层：用户提问“哪一年营收增长最快？”时，系统会把图表块和文字块都召回；
4. 推理层：Groq快速定位到相关段落，Ollama综合图表数据和文字描述给出答案：“2021年，增长率为22%”。
query = "哪一年营收增长最快？"
results = retrieval_chain.invoke({"question": query})
for doc in results:
print(f"[{doc.metadata['type']}] {doc.page_content}")
# 输出:
# [vision] 2021年营收85亿，增长率22%（柱状图标注）
# [text] 根据年度报告，2021年公司营收实现22%的同比增长...
1. OCR模型选择：如果文档以英文为主，建议用PP-StructureV4的英文权重；中文文档务必开启lang='ch'，否则表格结构识别会错乱。
2. 向量维度对齐：文本embedding和视觉embedding的维度必须一致（项目统一到768维），否则pgvector无法建索引。
3. 混合检索策略：别只依赖向量相似度，配合BM25关键词检索做RRF融合，能显著提升含专业术语的文档召回率。
4. Ollama模型量化：推荐使用q4_K_M量化版Llama 3.1 8B，显存占用仅6GB，效果与全精度差距在5%以内。
这套方案已经证明了多模态RAG的可行性，但还有三个值得探索的方向：
多模态RAG的赛道才刚刚开始，这套开源方案提供了一个清晰的技术底座。如果你也在构建企业级文档问答系统，不妨从它开始改造。
https://github.com/S3anZ/RAG-OCR-Notebook
标签：#多模态RAG, #OCR, #向量数据库, #LangChain, #开源项目当大模型遇上OCR和向量数据库，文档检索的玩法彻底变了。今天要拆解的这套方案，用LangChain LCEL串联起CUDA加速的PaddleOCR和Supabase pgvector，再配上Groq 70B与Ollama 3.1的混合推理，直接把多模态文档问答的复杂度打了下来。
当大模型遇上OCR和向量数据库，文档检索的玩法彻底变了。今天要拆解的这套方案，用LangChain LCEL串联起CUDA加速的PaddleOCR和Supabase pgvector，再配上Groq 70B与Ollama 3.1的混合推理，直接把多模态文档问答的复杂度打了下来。
传统RAG（检索增强生成）系统在处理纯文本时表现尚可，但一旦遇到PDF里的图表、扫描件里的表格，或者PPT中的流程图，就瞬间“失明”。原因很简单——大多数RAG管线只对文本做切块和向量化，视觉信息被彻底丢弃。
S3anZ/RAG-OCR-Notebook这个项目，本质上是在回答一个问题：如何让RAG系统同时具备“阅读理解”和“看图说话”的能力？
答案分三步走：
1. 用PaddleOCR把图像中的文字和结构“抠”出来，变成可检索的文本；
2. 用LangChain LCEL构建检索链，把OCR结果和原有文本统一送入Supabase pgvector做向量化存储；
3. 用混合LLM策略——Groq 70B负责快速初筛，Ollama 3.1做深度归纳——兼顾速度与质量。
这套架构最聪明的地方在于：它没有把OCR当作一个孤立的前置步骤，而是把它融入了RAG的整个生命周期。OCR输出的不仅仅是文字，还包括坐标信息、置信度分数，这些元数据都能成为检索过滤的条件。
PaddleOCR的PaddleOCR 3.0版本引入了PP-ChatOCRv4模型，相比传统OCR，它能理解文档的布局结构——标题、表格、页眉页脚都带有语义标签。配合CUDA加速，单张A100上推理速度能跑到50ms级别，对于批量文档处理完全够用。
from paddleocr import PPStructureV4
# 启用CUDA推理
ocr_engine = PPStructureV4(
lang='ch',
use_gpu=True,
gpu_id=0,
det_model_dir='./models/det',
rec_model_dir='./models/rec'
)
# 返回结构化文档
result = ocr_engine.predict('complex_chart.png')
for item in result[0]:
print(item['type'], item['text'], item['bbox'])
LCEL（LangChain Expression Language）的价值在于声明式地定义数据流。在这个项目中，OCR结果会被切分成“文本块+视觉块”两种类型，分别经过不同的embedding模型（文本用BGE，视觉用CLIP），然后在pgvector里建立多模态索引。
from langchain_core.runnables import RunnableParallel, RunnableLambda
# 定义多模态检索链
retrieval_chain = (
RunnableParallel(
text=text_retriever,
vision=vision_retriever
)
| RunnableLambda(merge_results)
| prompt_template
| llm
)
Supabase的pgvector扩展支持HNSW索引，在百万级向量规模下依旧保持毫秒级延迟。项目还利用了PostgreSQL的行级安全特性，为不同用户隔离文档权限——这在企业场景中很关键。
Groq的LPU芯片让70B模型推理速度能达到500 token/s，适合做第一轮粗筛；Ollama的3.1模型（如Llama 3.1 8B）跑在本地，能结合完整上下文生成最终答案。这种“快慢结合”的架构，避免了单一模型在成本和延迟上的两难。
假设你上传一份PDF财报，里面有一张柱状图展示了近五年的营收变化。传统RAG只会检索到文字描述，而这套系统会：
1. OCR层：识别出图表标题“2019-2023 Annual Revenue”，以及每根柱子的数值标签；
2. 向量化层：将图表的结构化描述（如“2023年营收120亿，同比增长15%”）转为向量；
3. 检索层：用户提问“哪一年营收增长最快？”时，系统会把图表块和文字块都召回；
4. 推理层：Groq快速定位到相关段落，Ollama综合图表数据和文字描述给出答案：“2021年，增长率为22%”。
query = "哪一年营收增长最快？"
results = retrieval_chain.invoke({"question": query})
for doc in results:
print(f"[{doc.metadata['type']}] {doc.page_content}")
# 输出:
# [vision] 2021年营收85亿，增长率22%（柱状图标注）
# [text] 根据年度报告，2021年公司营收实现22%的同比增长...
1. OCR模型选择：如果文档以英文为主，建议用PP-StructureV4的英文权重；中文文档务必开启lang='ch'，否则表格结构识别会错乱。
2. 向量维度对齐：文本embedding和视觉embedding的维度必须一致（项目统一到768维），否则pgvector无法建索引。
3. 混合检索策略：别只依赖向量相似度，配合BM25关键词检索做RRF融合，能显著提升含专业术语的文档召回率。
4. Ollama模型量化：推荐使用q4_K_M量化版Llama 3.1 8B，显存占用仅6GB，效果与全精度差距在5%以内。
这套方案已经证明了多模态RAG的可行性，但还有三个值得探索的方向：
多模态RAG的赛道才刚刚开始，这套开源方案提供了一个清晰的技术底座。如果你也在构建企业级文档问答系统，不妨从它开始改造。
这个事件/技术的核心价值在于它推动了一个重要方向的发展。作为从业者/关注者，我们既要看到短期的影响，也要理解其长期意义。
https://github.com/S3anZ/RAG-OCR-Notebook
原文链接：https://github.com/S3anZ/RAG-OCR-Notebook【开场 Hook（0-5秒）】
当大模型遇上OCR和向量数据库，文档检索的玩法彻底变了。今天要拆解的这套方案，用LangChain LCEL串联起CUDA加速的PaddleOCR和Supabase pgvector，再配上Groq 70B与Ollama 3.1的混合推理，直接把多模态文档问答的复杂度打了下来。
【核心内容（5-45秒）】
多模态RAG落地指南：手搓一个能看懂图表的文档问答系统
（根据文章正文提炼 3-5 个关键点，口语化表达）【结尾引导（45-60秒）】
如果你觉得有用，点赞收藏，评论区告诉我你的看法！
多模态RAG落地指南：手搓一个能看懂图表的文档问答系统 🔥
当大模型遇上OCR和向量数据库，文档检索的玩法彻底变了。今天要拆解的这套方案，用LangChain LCEL串联起CUDA加速的PaddleOCR和Supabase pgvector，再配上Groq 70B与Ollama 3.1的混合推理，直接把多模态文档问答的复杂度打了下来。
💡 关键信息：
##多模态RAG ##OCR ##向量数据库 ##LangChain ##开源项目
#科技资讯 #前沿技术
点击「复制」获取平台专属文案，到各平台编辑器（App/网页）粘贴即可发布。
有密钥的 4 个平台（微信服务号 / 头条 / 百家号 / 微博）可自动发布，密钥填好后自动点亮。
| 平台 | 状态 | 操作 |
|---|---|---|
| 公众号 | 🔑 待配置密钥 | |
| 知乎 | 📋 手动复制 | |
| 抖音 | 📋 手动复制 | |
| 小红书 | 📋 手动复制 |