Apache Tika在内部使用TensorflowRESTCaptioner模型，可以通过以下代码示例来解决：

import org.apache.tika.Tika;
import org.apache.tika.config.TikaConfig;
import org.apache.tika.detect.DefaultDetector;
import org.apache.tika.detect.EncodingDetector;
import org.apache.tika.detect.TextDetector;
import org.apache.tika.mime.MimeTypes;
import org.apache.tika.parser.AutoDetectParser;
import org.apache.tika.parser.ParseContext;
import org.apache.tika.parser.Parser;
import org.apache.tika.sax.BodyContentHandler;
import org.apache.tika.sax.TeeContentHandler;

public class ApacheTikaExample {
    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建Tika对象
        Tika tika = new Tika();
        
        // 创建解析器和解析上下文
        Parser parser = new AutoDetectParser();
        ParseContext parseContext = new ParseContext();
        
        // 设置TikaConfig以使用TensorflowRESTCaptioner模型
        TikaConfig config = TikaConfig.getDefaultConfig();
        config.getParserConfig().set(String.class, "org.apache.tika.parser.captioning.TensorflowRESTCaptioner");
        parseContext.set(TikaConfig.class, config);
        
        // 设置内容处理器
        BodyContentHandler bodyContentHandler = new BodyContentHandler();
        TeeContentHandler teeContentHandler = new TeeContentHandler(bodyContentHandler);
        
        // 解析文件
        parser.parse(inputStream, teeContentHandler, metadata, parseContext);
        
        // 打印提取的文本
        System.out.println("Extracted Text: " + bodyContentHandler.toString());
    }
}

上述代码创建了一个Apache Tika对象，并使用AutoDetectParser作为解析器，并将TikaConfig中的解析器配置设置为TensorflowRESTCaptioner模型。然后，创建了一个BodyContentHandler作为内容处理器，并使用TeeContentHandler将其连接到解析器上。最后，通过调用解析器的parse方法来解析输入流，并将提取的文本打印出来。