Pengambilan semula kontekstual untuk kain multimodal di dek slaid
Mar 06, 2025 am 11:29 AMMembuka Kekuatan Multimodal Rag: Panduan Langkah demi Langkah
Bayangkan dengan mudah mendapatkan maklumat dari dokumen hanya dengan bertanya soalan - menerima jawapan dengan lancar mengintegrasikan teks dan imej. Butiran panduan ini membina saluran paip Generasi Pengambilan Multimodal (RAG) yang mencapai ini. Kami akan merangkumi teks dan imej parsing dari dek slaid PDF menggunakan llamaparse, mewujudkan ringkasan kontekstual untuk mendapatkan semula yang lebih baik, dan memanfaatkan model maju seperti GPT-4 untuk menjawab pertanyaan. Kami juga akan meneroka bagaimana pengambilan semula kontekstual meningkatkan ketepatan, mengoptimumkan kos melalui caching segera, dan membandingkan prestasi garis dasar dan peningkatan saluran paip. Mari buka kunci potensi RAG!
Objektif Pembelajaran Utama:
- menguasai parsing dek slaid PDF (teks dan imej) dengan llamaparse.
- Meningkatkan ketepatan pengambilan semula dengan menambahkan ringkasan kontekstual ke ketulan teks.
- Membina saluran paip RAG yang berasaskan Llamaindex berasaskan teks dan imej.
- Mengintegrasikan data multimodal ke dalam model seperti GPT-4.
- Membandingkan prestasi pengambilan antara indeks asas dan kontekstual.
(artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)
Jadual Kandungan:
- Membina saluran paip RAG multimodal kontekstual
- Persediaan Persekitaran dan Ketergantungan
- Memuatkan dan parsing slaid PDF
- Membuat nod multimodal
- menggabungkan ringkasan kontekstual
- membina dan berterusan indeks
- Membina enjin pertanyaan multimodal
- Pertanyaan ujian
- menganalisis manfaat pengambilan semula kontekstual
- Kesimpulan
- Soalan Lazim
Membina saluran paip kain multimodal kontekstual
pengambilan semula kontekstual, yang pada mulanya diperkenalkan dalam catatan blog antropik, menyediakan setiap teks teks dengan ringkasan ringkas tempatnya dalam konteks keseluruhan dokumen. Ini meningkatkan pengambilan semula dengan menggabungkan konsep dan kata kunci peringkat tinggi. Oleh kerana panggilan LLM adalah mahal, caching cepat yang cekap adalah penting. Contoh ini menggunakan Claude 3.5-sonnet untuk ringkasan kontekstual, token teks dokumen caching sambil menghasilkan ringkasan dari ketulan teks yang dihuraikan. Kedua -dua teks dan potongan imej memasuki saluran paip rag multimodal akhir untuk penjanaan tindak balas.RAG standard melibatkan data parsing, memasukkan dan mengindekskan ketulan teks, mengambil potongan yang relevan untuk pertanyaan, dan mensintesis respons menggunakan LLM. Pengambilan kontekstual meningkatkan ini dengan memberi penjelasan setiap teks dengan ringkasan konteks, meningkatkan ketepatan pengambilan semula untuk pertanyaan yang mungkin tidak sepadan dengan teks tetapi berkaitan dengan topik keseluruhan.
Gambaran Tinjauan Pipeline Multimodal:
Panduan ini menunjukkan membina saluran paip kain multimodal menggunakan dek slaid PDF, memanfaatkan: llm panggilan panggilan dilaksanakan untuk meminimumkan kos.
Tutorial ini menunjukkan bangunan saluran paip RAG multimodal yang mantap. Kami menghuraikan dek slaid PDF menggunakan llamaparse, pengambilan semula dengan ringkasan kontekstual, dan teks bersepadu dan data visual ke dalam LLM yang kuat (seperti GPT-4). Membandingkan indeks asas dan kontekstual menyerlahkan ketepatan pengambilan semula yang lebih baik. Panduan ini menyediakan alat untuk membina penyelesaian AI multimodal yang berkesan untuk pelbagai sumber data.
Takeaways utama:
pengambilan semula kontekstual meningkatkan pengambilan semula untuk pertanyaan yang berkaitan secara konseptual. Soalan -soalan yang sering ditanya
(Bahagian ini juga akan difrasifikasi, mengekalkan soalan dan jawapan asal tetapi dengan penjelasan yang ditulis semula.)
Multimodal Rag memanfaatkan kedua -dua teks dan data visual untuk jawapan yang komprehensif.
Atas ialah kandungan terperinci Pengambilan semula kontekstual untuk kain multimodal di dek slaid. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Ingat banjir model Cina sumber terbuka yang mengganggu industri Genai awal tahun ini? Walaupun Deepseek mengambil sebahagian besar tajuk utama, Kimi K1.5 adalah salah satu nama yang terkenal dalam senarai. Dan model itu agak sejuk.

Mari kita bercakap mengenainya. Analisis terobosan AI yang inovatif ini adalah sebahagian daripada liputan lajur Forbes yang berterusan pada AI terkini, termasuk mengenal pasti dan menerangkan pelbagai kerumitan AI yang memberi kesan (lihat pautan di sini). Menuju ke Agi dan

Menjelang pertengahan tahun 2025, AI "perlumbaan senjata" dipanaskan, dan Xai dan Anthropic kedua-duanya mengeluarkan model perdana mereka, Grok 4 dan Claude 4. Kedua-dua model ini berada di hujung falsafah reka bentuk dan platform penempatan, namun mereka

Kami akan membincangkan: syarikat mula mewakilkan fungsi pekerjaan untuk AI, dan bagaimana AI membentuk semula industri dan pekerjaan, dan bagaimana perniagaan dan pekerja bekerja.

Tetapi kita mungkin tidak perlu menunggu 10 tahun untuk melihatnya. Malah, apa yang boleh dianggap sebagai gelombang pertama yang benar-benar berguna, mesin seperti manusia sudah ada di sini. Tahun -tahun kebelakangan ini telah melihat beberapa prototaip dan model pengeluaran melangkah keluar dari T

Sehingga tahun sebelumnya, kejuruteraan segera dianggap sebagai kemahiran penting untuk berinteraksi dengan model bahasa yang besar (LLM). Walau bagaimanapun, baru -baru ini, LLM telah maju dengan ketara dalam kebolehan pemikiran dan pemahaman mereka. Sememangnya, jangkaan kami

Ramai individu memukul gim dengan semangat dan percaya mereka berada di jalan yang betul untuk mencapai matlamat kecergasan mereka. Tetapi hasilnya tidak ada kerana perancangan diet yang tidak baik dan kekurangan arah. Menyewa Jurulatih Peribadi Al

Saya pasti anda mesti tahu mengenai ejen AI umum, Manus. Ia dilancarkan beberapa bulan yang lalu, dan selama bulan -bulan, mereka telah menambah beberapa ciri baru kepada sistem mereka. Sekarang, anda boleh menjana video, membuat laman web, dan melakukan banyak
