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微软在11月26日发布公告称，已将Azure OpenAI服务引入LlamaParse，借助GPT-4o系列模型提升了非结构化数据提取与多模态文档解析的功能。这些数据能够被顺利导入Azure AI Search向量数据库，从而建立完整的检索增强生成（RAG）流程。

微软推出的LlamaParse是一款专门面向生成式人工智能（GenAI）开发的文档解析工具，主要作用是对各种文档数据进行整理和清洗，确保传递给下游大型语言模型（LLM）的数据质量。

通过这次整合，用户现在能通过LlamaParse调用Azure OpenAI的GPT-4o系列模型来完成非结构化数据提取以及文档转换任务。这种合作结合了双方的优点，其中LlamaParse专注于高效解析，而Azure OpenAI则提供卓越的语言处理能力，使得文档管理工作更加精准且智能化。

此次更新的主要内容包括： - 直接接入Azure OpenAI的GPT-4o和GPT-4o-mini模型； - LlamaParse支持多模态文档解析，充分利用Azure OpenAI的多模态特性； - 输出内容经过优化，更适合强化检索和语义搜索； - 数据可以轻松导入Azure AI Search的向量数据库； - 提供企业级别的安全保障，适用于处理敏感资料。

用户可以利用LlamaCloud、Azure AI Search和Azure OpenAI搭建一个综合性的RAG系统： - 解析与丰富：结合LlamaParse Premium和Azure OpenAI，执行复杂的文档提取任务，生成如Markdown、LaTeX及Mermaid图表等多种格式的LLM友好型输出； - 分块与嵌入：借助Azure AI Search作为向量存储平台，搭配Azure AI模型目录中的嵌入模型，对解析后的信息进行分割、嵌入和索引； - 搜索与生成：依靠Azure AI Search的查询改写和语义排序能力，优化搜索结果。最终，借助Llamaindex协调Azure AI Search与Azure OpenAI，构建生成式AI应用程序。