多模态RAG实战指南:Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
传统RAG系统在处理纯文本应用场景中已展现出显著效果,然而现实世界的信息载体往往呈现多模态特征。文档中普遍包含图像、表格、图表等承载关键信息的视觉元素,这些多模态内容的有效处理正是多模态RAG系统的核心价值所在。
传统RAG系统在处理纯文本应用场景中已展现出显著效果,然而现实世界的信息载体往往呈现多模态特征。文档中普遍包含图像、表格、图表等承载关键信息的视觉元素,这些多模态内容的有效处理正是多模态RAG系统的核心价值所在。
多模态 RAG 的发展方向旨在构建一个高度集成的系统,能够无缝融合文本、图像和其它多媒体元素,为用户提供更丰富的信息交互体验。
一个是用在医疗领域进行病理分析,叫做Path-RAG,有分而治之的思想;另一个是V-RAG多模态多文档问答集成多编码器投票和重排机制;不是太创新的工作,但是其中的流程思路,还是有工程指引的。
先说一个有趣的事儿,预测阶段思考长度的scaling law最近越来越成为大家所关注的对象,https://mp.weixin.qq.com/s/e1YnTxZlzFvjcmrLLTA8fw,模型在数学竞赛上的得分与测试所允许思考的长度紧密相关。红色实线展示了
通常,我们在调研一个工作时,最快的方式就是找一遍综述,如对于多模态RAG而言,对应的综述有: 《Retrieving multimodal information for augmented generation: A survey》(https://arxi