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一、当大模型遇上“看不懂”的文档

在ChatGPT引领的AI革命中，大语言模型（LLM）展现了惊人的推理能力。然而，当面对专业领域的复杂文档时，它们却常常“束手无策”：

• 模态缺失：现有Deep Research系统仅支持纯文本网页，无法处理PDF、论文、财报中的图表、表格、公式
• 结构破坏：简单OCR将文档转为纯文本，丢失布局信息（如表格结构、图表标题）
• 检索粗暴：单轮检索+固定粒度，无法适应“先概览后精读”的人类研究习惯

跨3个文档→整合文本+表格+图片→回答多跳问题。这正是Doc-Researcher要解决的挑战！

二、三位一体的解决方案

1️⃣ 深度多模态解析（Deep Multimodal Parsing）

• 布局感知：用MinerU检测文档元素（文本段、表格、图表、公式），保留边界框坐标
• 智能分块：按章节合并文本，生成4级粒度（chunk/page/full/summary）

布局感知的chunk

• 模态转录：表格/图表用VLM生成描述，公式转LaTeX，实现一次解析，多次复用

图5：布局感知分块流程

2️⃣ 系统级检索架构（Systematic Retrieval）

对比10种检索器后，发现：

• 文本检索：适合密集文本，但丢失视觉语义（如折线图趋势）
• 视觉检索：直接编码页面截图，保留图表信息，但计算成本高
• 混合检索：文本块+视觉块双编码，在M4DocBench上提升8-12%召回率

3️⃣ 多智能体研究流程（Multi-Agent Workflow）

• Planner：像人类研究员一样先筛选相关文档（减少60-80%搜索空间），再动态选择粒度（summary→chunk→page）
• Searcher & Refiner：迭代执行“检索-精炼”循环，支持多跳推理（如先找“Q3营收”→再对比“同比增长”）
• Reporter：生成图文交织的答案，直接嵌入关键图表作为证据

图2：Doc-Researcher系统架构

三、全面碾压现有方案

🏆 M4DocBench：首个“四多”基准

M4DocBench标注示例

为公平评测，构建了M4DocBench：

• 多跳（Multi-hop）：158个问题平均需3.8个文档证据链
• 多模态（Multi-modal）：112个问题需文本+表格+图片
• 多文档（Multi-document）：平均每题12.7个文档（最多42个）
• 多轮（Multi-turn）：58个问题需结合对话历史

📈 性能对比：3.4倍提升！

在M4DocBench上，Doc-Researcher以50.6%准确率登顶，远超：

• 最强基线（MDocAgent）：15.8% →+34.8%
• 长文本模型（DeepSeek-R1）：31.7% →+18.9%
• 纯视觉RAG（M3DocRAG）：7.0% →+43.6%

图3：迭代搜索深度对性能的影响

四、从实验室到产业界

https://arxiv.org/html/2510.21603研究机构：华为技术有限公司 Doc-Researcher: A Unified System for Multimodal DocumentParsing and Deep Research

如何学习大模型 AI ？

由于新岗位的生产效率，要优于被取代岗位的生产效率，所以实际上整个社会的生产效率是提升的。

但是具体到个人，只能说是：

“最先掌握AI的人，将会比较晚掌握AI的人有竞争优势”。

这句话，放在计算机、互联网、移动互联网的开局时期，都是一样的道理。

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

我意识到有很多经验和知识值得分享给大家，也可以通过我们的能力和经验解答大家在人工智能学习中的很多困惑，所以在工作繁忙的情况下还是坚持各种整理和分享。但苦于知识传播途径有限，很多互联网行业朋友无法获得正确的资料得到学习提升，故此将并将重要的AI大模型资料包括AI大模型入门学习思维导图、精品AI大模型学习书籍手册、视频教程、实战学习等录播视频免费分享出来。

第一阶段（10天）：初阶应用

该阶段让大家对大模型 AI有一个最前沿的认识，对大模型 AI 的理解超过 95% 的人，可以在相关讨论时发表高级、不跟风、又接地气的见解，别人只会和 AI 聊天，而你能调教 AI，并能用代码将大模型和业务衔接。

• 大模型 AI 能干什么？
• 大模型是怎样获得「智能」的？
• 用好 AI 的核心心法
• 大模型应用业务架构
• 大模型应用技术架构
• 代码示例：向 GPT-3.5 灌入新知识
• 提示工程的意义和核心思想
• Prompt 典型构成
• 指令调优方法论
• 思维链和思维树
• Prompt 攻击和防范
• …

第二阶段（30天）：高阶应用

该阶段我们正式进入大模型 AI 进阶实战学习，学会构造私有知识库，扩展 AI 的能力。快速开发一个完整的基于 agent 对话机器人。掌握功能最强的大模型开发框架，抓住最新的技术进展，适合 Python 和 JavaScript 程序员。

• 为什么要做 RAG
• 搭建一个简单的 ChatPDF
• 检索的基础概念
• 什么是向量表示（Embeddings）
• 向量数据库与向量检索
• 基于向量检索的 RAG
• 搭建 RAG 系统的扩展知识
• 混合检索与 RAG-Fusion 简介
• 向量模型本地部署
• …

第三阶段（30天）：模型训练

恭喜你，如果学到这里，你基本可以找到一份大模型 AI相关的工作，自己也能训练 GPT 了！通过微调，训练自己的垂直大模型，能独立训练开源多模态大模型，掌握更多技术方案。

到此为止，大概2个月的时间。你已经成为了一名“AI小子”。那么你还想往下探索吗？

• 为什么要做 RAG
• 什么是模型
• 什么是模型训练
• 求解器 & 损失函数简介
• 小实验2：手写一个简单的神经网络并训练它
• 什么是训练/预训练/微调/轻量化微调
• Transformer结构简介
• 轻量化微调
• 实验数据集的构建
• …

第四阶段（20天）：商业闭环

对全球大模型从性能、吞吐量、成本等方面有一定的认知，可以在云端和本地等多种环境下部署大模型，找到适合自己的项目/创业方向，做一名被 AI 武装的产品经理。

• 硬件选型
• 带你了解全球大模型
• 使用国产大模型服务
• 搭建 OpenAI 代理
• 热身：基于阿里云 PAI 部署 Stable Diffusion
• 在本地计算机运行大模型
• 大模型的私有化部署
• 基于 vLLM 部署大模型
• 案例：如何优雅地在阿里云私有部署开源大模型
• 部署一套开源 LLM 项目
• 内容安全
• 互联网信息服务算法备案
• …

学习是一个过程，只要学习就会有挑战。天道酬勤，你越努力，就会成为越优秀的自己。

如果你能在15天内完成所有的任务，那你堪称天才。然而，如果你能完成 60-70% 的内容，你就已经开始具备成为一名大模型 AI 的正确特征了。

这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN，朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】