亚洲国产日韩欧美一区二区三区,精品亚洲国产成人av在线,国产99视频精品免视看7,99国产精品久久久久久久成人热,欧美日韩亚洲国产综合乱

Rumah Peranti teknologi AI Pengambilan semula kontekstual untuk kain multimodal di dek slaid

Pengambilan semula kontekstual untuk kain multimodal di dek slaid

Mar 06, 2025 am 11:29 AM

Membuka 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!

Contextual Retrieval for Multimodal RAG on Slide Decks

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:

  • Anthropic (Claude 3.5-sonnet) sebagai llm utama.
  • Voyageai embeddings for chunk embedding.
  • llamaindex untuk mendapatkan semula dan mengindeks.
  • llamaparse untuk mengekstrak teks dan imej dari pdf.
  • OpenAI GPT-4 Model multimodal gaya untuk menjawab pertanyaan akhir (mod imej teks).

llm panggilan panggilan dilaksanakan untuk meminimumkan kos.

(bahagian yang selebihnya yang memperincikan persediaan persekitaran, contoh kod, dan selebihnya tutorial akan diikuti di sini, mencerminkan struktur dan kandungan input asal tetapi dengan perubahan ungkapan kecil untuk mencapai pengapalan. Kesimpulan

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.

    Multimodal Rag memanfaatkan kedua -dua teks dan data visual untuk jawapan yang komprehensif.
  • caching prompt adalah penting untuk keberkesanan kos, terutamanya dengan ketulan besar.
  • Pendekatan ini menyesuaikan diri dengan pelbagai sumber data, termasuk kandungan web (menggunakan scrapegraphai).
  • Pendekatan yang boleh disesuaikan ini berfungsi dengan mana -mana PDF atau sumber data -dari pangkalan pengetahuan perusahaan ke bahan pemasaran.

Soalan -soalan yang sering ditanya

(Bahagian ini juga akan difrasifikasi, mengekalkan soalan dan jawapan asal tetapi dengan penjelasan yang ditulis semula.)

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!

Kenyataan Laman Web ini
Kandungan artikel ini disumbangkan secara sukarela oleh netizen, dan hak cipta adalah milik pengarang asal. Laman web ini tidak memikul tanggungjawab undang-undang yang sepadan. Jika anda menemui sebarang kandungan yang disyaki plagiarisme atau pelanggaran, sila hubungi admin@php.cn

Alat AI Hot

Undress AI Tool

Undress AI Tool

Gambar buka pakaian secara percuma

Undresser.AI Undress

Undresser.AI Undress

Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover

AI Clothes Remover

Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Clothoff.io

Clothoff.io

Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap

Video Face Swap

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

Alat panas

Notepad++7.3.1

Notepad++7.3.1

Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina

SublimeText3 versi Cina

Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1

Hantar Studio 13.0.1

Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6

Dreamweaver CS6

Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac

SublimeText3 versi Mac

Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas

Tutorial PHP
1488
72
Kimi K2: Model agentik sumber terbuka yang paling kuat Kimi K2: Model agentik sumber terbuka yang paling kuat Jul 12, 2025 am 09:16 AM

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.

AGI dan AI Superintelligence akan dengan ketara memukul penghalang asumsi siling manusia AGI dan AI Superintelligence akan dengan ketara memukul penghalang asumsi siling manusia Jul 04, 2025 am 11:10 AM

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

Grok 4 vs Claude 4: Mana yang lebih baik? Grok 4 vs Claude 4: Mana yang lebih baik? Jul 12, 2025 am 09:37 AM

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

Perbincangan mendalam tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu dan membahayakan semua lapisan masyarakat Perbincangan mendalam tentang bagaimana kecerdasan buatan dapat membantu dan membahayakan semua lapisan masyarakat Jul 04, 2025 am 11:11 AM

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

10 robot humanoid yang menakjubkan sudah berjalan di antara kita hari ini 10 robot humanoid yang menakjubkan sudah berjalan di antara kita hari ini Jul 16, 2025 am 11:12 AM

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

Kejuruteraan Konteks adalah ' baru ' Kejuruteraan segera Kejuruteraan Konteks adalah ' baru ' Kejuruteraan segera Jul 12, 2025 am 09:33 AM

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

Bina Jurulatih Kecergasan Langchain: Jurulatih Peribadi AI Anda Bina Jurulatih Kecergasan Langchain: Jurulatih Peribadi AI Anda Jul 05, 2025 am 09:06 AM

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

6 tugas Manus Ai boleh lakukan dalam beberapa minit 6 tugas Manus Ai boleh lakukan dalam beberapa minit Jul 06, 2025 am 09:29 AM

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

See all articles