科大讯飞
多模态
RAG
问答系统优化方案 本文介绍了科大讯飞AI夏令营
多模态
RAG方向的优化方案。针对财报PDF解析任务，原baseline使用PyMuPDF仅能提取纯文本，丢失了关键的
多模态信息。优化方案提出：1) Agent 智能体 采用MinerU工具
实现高保真文档解析，提取表格、图片等结构化内容；2) 构建”粗召回+精召回”的检索策略，先通过向量检索召回候选集，再用BGE-ReRanker模型进行重排序；3) 建议对Embedding模型和LLM进行微调，提升金融领域理解能力。此外还介绍了多路召回融合等
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