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解决的问题

Morphik Core 解决了传统 RAG（检索增强生成）流水线在处理视觉丰富文档时的失效问题。标准的基于文本的提取往往会破坏图表、图解和表格的含义，导致 AI 应用因为无法“看到”或理解文档中的空间关系和视觉数据而提供错误的答案。

工作原理

它作为一个多模态检索引擎，允许开发人员摄取、转换和搜索非结构化数据。它不依赖于 OCR 和文本嵌入的碎片化流水线，而是使用 ColPali 等技术，通过单一端点实现对 PDF、图像和视频中视觉内容的理解搜索。它还提供快速元数据提取工具，包括分类和边界框。

适用对象

需要从多模态文档中整合复杂、细微的上下文，而无需手动拼接多个提取和检索工具的 AI 应用开发者。

亮点

• 多模态搜索：使用 ColPali 基于视觉理解在图像、PDF 和视频中进行搜索。
• 元数据提取：能够从文档中进行标记、分类和提取边界框。
• 灵活的访问：可通过 Python SDK、REST API、基于 Web 的 Morphik Console 和 Model Context Protocol (MCP) 使用。
• 广泛的集成：可与 Google Suite、Slack 和 Confluence 等工具连接。