微軟于 11 月 26 日發布博文，宣布在其 LlamaParse 中集成 Azure OpenAI 端點，利用 GPT-4o 系列模型，增強提取非結構化數據和解析多模態文檔，并無縫銜接 Azure AI Search 向量數據庫，構建完整的檢索增強生成（RAG）工作流程。

　　LlamaParse 簡介

　　微軟 LlamaParse 是一個專為生成式人工智能(GenAI)設計的文檔解析器，其主要目標是解析和清理各種文檔數據，在傳遞給下游大型語言模型 (LLM) 之前，確保數據質量。

　　新增 Azure OpenAI 端點（endpoints）

　　微軟 LlamaParse 在本次集成后，可以讓用戶調用 Azure OpenAI 的 GPT-4o 系列模型，提取非結構化數據和文檔轉換。此次集成充分發揮了雙方優勢，LlamaParse 負責高效解析，Azure OpenAI 則提供強大的語言模型能力，最終實現更精準、更智能的文檔處理。

　　援引該媒體報道，附上本次更新內容如下：

　　直接連接到 Azure OpenAI 的 GPT-4o 和 GPT-4o-mini 等模型

　　LlamaParse 中的多模態文檔解析，通過 Azure OpenAI 的多模態支持

　　LLM 優化的輸出，用于增強檢索和語義搜索

　　通過 LlamaIndex 無縫攝取到 Azure AI Search 的向量存儲庫中

　　企業級安全性和合規性，適用于敏感工作負載

　　用戶可以利用 LlamaCloud、Azure AI Search 和 Azure OpenAI 構建一個完整的 RAG 工作流程，具體步驟包括：

　　解析與豐富: 使用 LlamaParse Premium 和 Azure OpenAI 進行高級文檔提取，生成 Markdown、LaTeX 和 Mermaid 圖表等多種格式的 LLM 優化輸出。

　　分塊和嵌入: 使用 Azure AI Search 作為向量存儲，并利用 Azure AI 模型目錄中的嵌入模型，對解析后的內容進行分塊、嵌入和索引。

　　搜索與生成: 利用 Azure AI Search 的查詢重寫和語義重新排序功能，提升檢索質量。最終，通過 Llamaindex 編排 Azure AI Search 和 Azure OpenAI，構建生成式 AI 應用。