这个图展示了一个检索增强生成（RAG）系统的架构。以下是各个组件及其功能的解释：

1. 输入组件

• Questions: 用户输入的问题。
• Documents: 用户上传的文档文件。

2. Web Nginx

• 作为系统的前端服务器，负责处理外部的请求，例如问题和文件的输入。

3. API Server

• Query Analyze: 对用户的问题进行分析，提取关键词和生成问题的嵌入（Embedding）。
• Task Dispatch: 根据分析的结果，将任务分发给相应的处理模块。
• Multi-way Recall: 通过多种方式从数据库中检索相关信息块（Chunk）。
• Re-rank: 对检索到的信息块进行重新排序，以提高相关性。
• Answer: 结合重新排序后的信息块，生成最终的答案。

4. LLMs（大型语言模型）

• 与“Answer”模块交互，用于生成最终的答案。大型语言模型负责理解和生成自然语言的回答。

5. 数据库

• 存储检索到的信息块（Chunk），这些信息块通过关键词和嵌入进行索引，以便快速检索。

6. 任务执行组件（Task Executor）

• Document Parser: 解析文档内容，提取文本信息。
• OCR: 光学字符识别，用于处理图像中的文本信息。
• Document Layout Analyze: 分析文档的布局结构，提取表格、段落等信息。
• Table Structure Recognition: 识别表格结构，提取表格数据。

7. 流程说明

1. 问题输入：

   • 用户通过Web Nginx输入问题。
   • API Server中的Query Analyze模块对问题进行分析，提取关键词并生成问题的嵌入向量。

2. 任务分发：

   • Task Dispatch模块根据问题的类型和内容，分发相应的任务（例如文档解析、OCR等）。

3. 信息检索：

   • Multi-way Recall模块通过关键词和嵌入向量从数据库中检索相关的信息块（Chunk）。

4. 重新排序：

   • Re-rank模块对检索到的信息块进行重新排序，以确保最相关的信息排在前面。

5. 答案生成：

   • Answer模块结合重新排序后的信息块，利用LLMs生成最终的答案。

6. 文档处理：

   • 对于上传的文档，系统会通过Document Parser、OCR、Document Layout Analyze和Table Structure Recognition等模块进行处理，提取有用的信息并存储到数据库中。

总结

这个RAG系统结合了检索和生成的能力：

• 通过检索模块从大量数据中找到相关信息。
• 利用大型语言模型生成自然语言的答案。
• 同时支持文档解析和图像处理，能够处理多种格式的输入数据。

这种架构适用于需要结合外部知识和生成能力的问答系统，特别是在处理专业文档或非结构化数据时非常有效。