摘要
本申请涉及人工智能技术，提供了基于RAG的单据要素解析方法、装置、设备及介质，一方面，基于RAG原理，根据文本嵌入向量及图像嵌入向量从预先构建的知识库中获取目标单据的目标相似单据，并根据目标相似单据对prompt进行增强，不仅能够利用知识库预先存储典型单据模版以用于增强prompt，使大语言模型的单据解析更加准确，还能够从多个维度获取到更加准确的相似单据，以进一步提高模型解析的准确度；另一方面，结合知识库与大语言模型进行单据要素提取，能够以相对较低的人力、时间、技术成本来应对多变的单据解析场景。
