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与创始人交个朋友
我要投稿
今天给大家分享一个开源框架,之前分享过一个使用QwenVL来构建的RAG系统脚本。这2天刷网页,看到一个仓库囊括了以视觉出发的RAG几层境界,并且都开源了相关colab notebook可执行代码,所以再次安利给家人们~
Level 1:Simple RAG (with OCR)
与naive RAG系统类似,不过多了OCR环节,因此它可以应付扫描件之类的pdf场景。
Level2: Vision RAG
一种比较常见的模式,使用一些跨模态的向量模型如Clip,文本和图像都被编码到共享向量空间中。检索回相关的图片之后,可以使用VL模型分析,或者解析成文本均可。
Vision RAG 对于文档分析任务特别有用,因为一些视觉组件(如图形、图表)与文本内容同样重要。
Level3: ColPali RAG
ColPali RAG 是一个新方法,利用了 Google 的视觉大模型 PaliGemma,将整个文档页面编码为香莲,将页面布局和视觉元素视为检索过程的一部分。
通过在用户query和文档patchs之间使用token级匹配来增强检索。这种方法确保了较高的检索准确性,同时还保持了合理的索引和查询速度。
它对于富含视觉效果的文档特别有用,例如信息图表、表格和复杂布局,而传统的基于文本的检索方法在这些文档中比较难处理。
当然ColPali的性能也是非常慢的
Level4: Hybrid ColPali RAG
这个是本项目命名的一个名字,他将Level2的向量检索进行粗召回,利用Level3的Colpali进行交互式精排。使得整个系统的推理耗时得到保证,当文档包含复杂的视觉信息和文本混合时,这种方法比较有用,允许系统利用这两种内容类型进行高度准确的文档检索。
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