Morphik 已成為傳統檢索增強生成（RAG）系統的一個有前途的替代方案，專為高度技術性和視覺化文件設計。該平臺在開發者社群內引發了廣泛討論，特別是關於其開源性質和自託管能力。
開源與付費功能澄清
Morphik 的許可模式已成為社群討論的焦點。雖然它以 MIT Expat 許可的開源專案進行營銷，但使用者已經指出許可結構中的一些細微差別。核心功能，包括 API、SDK 和後端邏輯，確實是 MIT 許可的，但某些功能，如 Morphik Console UI，屬於企業（ee）名稱空間，具有不同的許可條款。
一位社群成員注意到了這種差異，促使 Morphik 代表做出澄清：
「我們應該更加明確。ee 部分是我們的 UI，可以用於測試或開發環境。主要程式碼，包括 API、SDK 和整個後端邏輯都是 MIT expat 許可的。」
這種區別對考慮採用的開發者很重要，因為它影響了哪些元件可以自由使用和修改，以及哪些可能需要商業許可。
Morphik 主要功能
- 多模態搜尋： 使用 ColPali 等技術理解文件中的視覺內容
- 知識圖譜： 構建領域特定的知識圖譜，支援可定製的系統提示
- 元資料提取： 提取元資料，包括邊界框、標籤和分類
- 整合功能： 與 Google Suite、Slack、Confluence 和其他工具整合
- 快取增強生成： 建立持久的 KV 快取以加速生成過程
許可結構
- MIT Expat 許可證： 核心功能、API、SDK、後端邏輯
- 企業許可證： UI 元件（Morphik Console）和"ee"名稱空間中的功能
部署選項
- 雲服務： 免費層級提供 200 頁和 100 次查詢，之後按使用量付費
- 自託管： 可直接安裝或透過 Docker 部署，提供有限支援
- 本地推理： 相容 Ollama，推薦使用 Llama 3.2 8B 或更大的模型
自託管能力和要求
社群討論的很大一部分集中在自託管選項上。許多開發者表示有興趣在本地執行 Morphik，而不是使用雲版本，特別是處理敏感文件時。該平臺可以使用 Ollama 進行推理，完全在本地執行，儘管效能取決於使用的硬體和模型。
根據社群反饋，對於技術文件，最佳結果建議使用更大的模型，如 Llama 3.2 8B，普遍共識是對於複雜文件處理，模型越大越好。然而，對於許多潛在使用者來說，自託管 Morphik 的具體計算需求和擴充套件限制仍然是一個問題。
一位使用者特別提到希望有一種方法可以將所有私人文件轉儲到資料庫中，並在本地進行搜尋/RAG 工作，最好是以一種與 LLM 後端無關的方式，這突顯了對保護隱私的本地解決方案的普遍需求。
技術能力和使用場景
Morphik 的架構因其文件處理方法而受到關注。該平臺將實體和關係標準化為知識圖譜以用於 RAG，社群成員認為這很有前途。雙重攝取路徑——常規 OCR 與文字嵌入和 Colpali——為不同型別的文件提供了靈活性。
表格處理，這是文件處理系統中常見的痛點，似乎已被 Morphik 很好地解決。根據開發者反饋，Colpali 路徑在處理表格方面做得更好，因為它可以編碼位置資訊和佈局，使其適合複雜的文件格式。
使用者還在探索特定用例，如處理會議演示幻燈片與學術論文，以及從 PDF 中提取邊界框。針對特定領域（如製藥）調整實體提取和關係對映的能力被強調為一個有價值的功能。
對於更簡單的文件型別，社群成員指出，基於向量資料庫構建的傳統 RAG 解決方案可能就足夠了，這表明 Morphik 對於包含表格、影像和複雜佈局的複雜多模態文件提供了最大價值。
隨著文件處理和 RAG 技術的不斷發展，Morphik 處理視覺和技術內容的方法代表了使複雜文件更易於 AI 系統訪問的一個有趣發展。開源可訪問性和商業功能之間的平衡可能仍將是潛在採用者根據其特定需求評估平臺的關鍵考慮因素。
參考：morphik
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| Morphik 的 GitHub 倉庫截圖，展示了開發其技術能力的協作努力 |