AI新宠DocExt：纯本地文档抽取，开源免费还无依赖！你还在为OCR头疼吗？
DocExt 是一款开源、免费的本地文档结构化提取工具，无需依赖 OCR 或云端服务，通过视觉语言模型（VLM）实现票据、护照、发票等多类型文档的关键字段与表格识别。支持多页文档处理、置信度量化及本地部署，提供直观的 Gradio Web 界面和灵活的 API 调用方式，适配高隐私场景如金融、医疗等领域。项目参与 IDP Leaderboard 评测，具备零模板限制和多模型支持等优势，是处理敏感文件的理想选择。
RAG效果不佳？先别急着微调模型，这几个关键节点才是优化重点
本文深入探讨了RAG（Retrieval Augmented Generation）技术的实现细节与优化策略，指出在AI应用开发中，RAG常被视为黑盒导致问题定位困难。文章从文档分块（Chunking）、索引增强（语义增强与反向HyDE）、编码（Embedding）、混合检索（Hybrid Search）到重排序（Re-Ranking）等关键环节进行了详细解析，强调需结合具体场景对各模块进行调优，以提升召回率与精确率的平衡，并倡导从快速使用走向深度优化的实践路径。
打造全场景、跨领域、多模态的AI工作流 | 开源图像标注工具 X-AnyLabeling v2.4.0 正式发布！
X-AnyLabeling是一款强大的辅助标注工具，集成了AI推理引擎和丰富功能，为图像数据工程师提供一站式解决方案。它支持图像和视频文件的自动标注，提供了包括矩形框、多边形在内的七种标注样式，适应多样化的训练场景需求。X-AnyLabeling内置了多种SOTA级AI模型，如YOLO、SAM系列等，并支持GPU加速和多种数据集格式的导入导出，确保高效的数据处理。此外，它还具备良好的跨平台兼容性，可在多种操作系统上运行，并提供详尽的帮助文档和社区支持，帮助用户轻松上手并解决使用过程中遇到的问题。