Was sind Imaginative and prescient Rag -Modelle?

Wie sich das Feld der KI weiterentwickelt, REMAINAL-AUGENTED-Technology (LAG) hat sich als Wendepunkt auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz entwickelt. Jetzt integriert Imaginative and prescient Rag diese Fähigkeiten in den visuellen Raum, indem sie Bilder, Diagramme und Movies integrieren. VISIONEN RAG ermöglicht es Modellen, Antworten zu erzeugen, die nicht nur textlich korrekt sind, sondern auch visuell angereichert sind. In diesem Artikel werden wir untersuchen, wie sich Visionen von traditionellen Lumpen unterscheiden und wie sie implementiert werden können.

Was ist Lag?

Rag- oder Retrieval-Increase-Technology verbessern die Fähigkeiten von Großspracher Modelle (LLMs) Durch Integration externer Informationsquellen in den Erzeugungsprozess. Es wird relevante Dokumente oder Daten aus externen Quellen anstelle von vorgebrachten Daten abgerufen. Diese Methode ermöglicht genaue, aktuelle und kontextbezogene Antworten. Die Verwendung von RAG hat es LLMs ermöglicht, glaubwürdige Informationen zu erstellen.

Was ist Imaginative and prescient Rag?

Imaginative and prescient Rag ist eine ausgefeilte KI -Pipeline, die das herkömmliche Lappensystem auf Textual content- und visuelle Daten wie Bilder, Diagramme usw. in Dokumenten wie PDFs erweitert. Im Gegensatz zu Basic Rag, das auf Textabrechnung und -generierung ausgerichtet ist, verwendet Imaginative and prescient Rag Imaginative and prescient-Sprache-Modelle (VLMs), um Informationen aus visuellen Daten zu indexieren, abzurufen und zu verarbeiten. Imaginative and prescient Rag erleichtert präzisere und vollständige Antworten auf Fragen zu den Dokumenten.

Merkmale von Sehlappen

Hier sind einige der Merkmale von Imaginative and prescient Rag:

• Multimodales Abruf und Technology: Imaginative and prescient Rag kann sowohl Textual content als auch visuelle Informationen in Dokumenten verarbeiten. Dies impliziert, dass es auf Fragen zu Bildern, Tabellen usw. und nicht nur auf den Textual content antworten kann.
• Direkte visuelle Einbettung: Im Gegensatz zur optischen Charaktererkennung (OCR) oder der manuellen Analyse setzt Imaginative and prescient Rag Visionsprachmodelle zum Einbetten ein. Dies hält semantische Beziehungen und Kontext aufrecht und ermöglicht ein präziseres Abrufen und Verständnis.
• Einheitliche Suche über Modalitäten hinweg: Imaginative and prescient Rag ermöglicht semantisch aussagekräftige Suche und Abrufen in einem einzigen Vektorraum über gemischte Modalitätsinhalte.

Alle oben genannten Funktionen ermöglichen es Benutzern, Fragen in einer natürlichen Sprache zu stellen und Antworten zu erhalten, die sowohl aus textuellen als auch aus visuellen Quellen stammen und natürlichere und flexiblere Interaktionen unterstützen.

Wie benutze ich ein Sehlappenmodell?

Für die Einbeziehung von Sehlag-Funktionen in unsere Workflows würden wir LocalGPT-Imaginative and prescient verwenden, ein Imaginative and prescient Rag-Modell, mit dem wir genau das tun können.

Sie können mehr über die erforschen LOCALGPT-VISION HIER.

Was ist Localgpt-Imaginative and prescient?

LocalGPT-Imaginative and prescient ist ein leistungsstarkes, von Finish-to-Finish-Imaginative and prescient-basierter Abrufsystem (RAG) -System. Im Gegensatz zu herkömmlichen Lappenmodellen beruht es stattdessen nicht auf OCR, sondern funktioniert direkt mit visuellen Dokumentendaten wie gescannten PDFs oder Bildern.

Derzeit unterstützt der Code diese VLMs:

1. QWEN2-VL-7B-Instruktur
2. Lama-3.2-11b-Imaginative and prescient
3. Pixtral-12b-2409
4. Molmo- & B-O-0924
5. Google Gemini
6. OpenAI GPT-4O
7. Lama-32 mit Ollama

LOCALGPT-VISION-Architektur

Die Systemarchitektur besteht aus zwei Hauptkomponenten:

Abruf des visuellen Dokuments (über Colqwen und Colpali)

Colqwen und Colpali sind visuelle Encoder, die Dokumente nur durch Bilddarstellungen verstehen sollen.

Wie es funktioniert:

• Während der Indexierung werden Dokumentseiten unter Verwendung von Colpali oder Colqwen in Bildeinbettungen konvertiert.
• Die Benutzeranfragen sind eingebettet und übereinstimmen mit den indizierten Seiteneinbettungen.

Dies ermöglicht das Abrufen auf der Grundlage visueller Structure, Figuren und mehr und nicht nur auf dem rohen Textual content.

Antwortgenerierung (unter Verwendung von Visionsprachmodellen)

Die am besten abgestimmten Dokumentseiten werden als Bilder an ein Imaginative and prescient Language Mannequin (VLM) eingereicht. Sie erzeugen kontextsensitive Antworten, indem sie sowohl visuelle als auch textuelle Signale dekodieren.

NOTIZ: Die Antwortqualität hängt weitgehend von der verwendeten VLM und der Dokumentbildauflösung ab.

Dieses Design macht die Notwendigkeit komplizierter Pipelines für Textextraktion und bietet stattdessen ein umfassenderes Verständnis der Dokumente, indem sie ihre visuellen Aspekte berücksichtigen. Keine Anforderung für Chunking -Strategien oder Auswahl von Einbettungsmodellen oder eine in reguläre Lappensysteme angewandte Abrufstrategie.

Merkmale von Localgpt-Imaginative and prescient

1. Interaktive Chat -Schnittstelle: Eine Chat -Schnittstelle, die Fragen zum Hochgeladen stellt
2. Finish-to-Finish-Imaginative and prescient-basierter Lappen: Eine Chat -Schnittstelle, die Fragen zum Hochgeladen stellt
3. Dokument -Add und Indizierung: Laden Sie PDFs und Bilder hoch, die von Colpali zum Abrufen indiziert werden.
4. Persistente Indizes: Alle Indizes werden lokal gespeichert und automatisch beim Neustart geladen.
5. Modellauswahl: Wählen Sie aus einer Vielzahl von VLMs wie GPT-4, Gemini usw. usw.
6. Sitzungsmanagement: Chat -Sitzungen erstellen, umbenennen, wechseln und entfernen.

Praktisch mit Localgpt-Imaginative and prescient

Jetzt, da Sie alle mit LocalGPT-Imaginative and prescient vertraut sind, schauen wir es uns in Aktion an.

Das vorherige Video zeigt die Arbeit des Modells. Auf der linken Seite des Bildschirms können Sie ein Einstellungsfeld sehen, in dem Sie das VLM-Modell auswählen können, das Sie zur Verarbeitung Ihres PDF verwenden möchten. Nachdem wir diese Wahl getroffen haben, laden wir ein PDF hoch, und das System fordert uns auf, seine Indizierung zu starten. Sobald die Indizierung abgeschlossen ist, können Sie Ihre Frage zum PDF einfach eingeben, und das Modell erzeugt eine korrekte und relevante Antwort basierend auf dem Inhalt.

Da dieses Setup eine GPU für eine optimale Leistung benötigt, habe ich a geteilt Google Colab Pocket book wo das gesamte Modell implementiert ist. Alles, was Sie brauchen, ist ein Modell -API -Schlüssel (z. B. Gemini, Openai oder irgendein) und ein NGROK -Schlüssel zum öffentlichen Hosten der Anwendung.

Anwendungen von Imaginative and prescient Lappen

• Medizinische Bildgebung: Analysen Scans und medizinischen Unterlagen zusammen für eine intelligentere und bessere Diagnose.
• Dokumentsuche: Fasst Informationen aus Dokumenten sowohl mit Textual content als auch mit Visuals zusammen.
• Kundensupport: Löst Probleme mithilfe von Nutzerfotos auf.
• Ausbildung: Erklärt Konzepte sowohl Diagramme als auch Textual content für personalisiertes Lernen.
• E-Commerce: Verbessert die Produktempfehlungen durch Analyse von Produktbildern und Beschreibungen.

Abschluss

Imaginative and prescient Rag repräsentiert einen signifikanten Sprung nach vorne in der Fähigkeit der AI, aus komplexen multimodalen Daten zu verstehen und zu generieren. Während wir Imaginative and prescient Rag -Modelle anwenden, können wir intelligentere, schnellere und genauere Lösungen erwarten, die den Informationsreichtum um uns herum wirklich nutzen. Es eröffnet neue Möglichkeiten für Bildung, Gesundheitswesen und vieles mehr. Jetzt liest AI nicht nur die Welt wie Menschen, sondern sieht und versteht auch die Welt, wodurch das Potenzial für Innovation und Einsichten freigeschaltet wird.

Häufig gestellte Fragen

Datenwissenschaftler | AWS Licensed Options Architect | KI & ML Innovator

Als Datenwissenschaftler bei Analytics Vidhya spezialisiere ich mich auf maschinelles Lernen, Deep Studying und KI-gesteuerte Lösungen, die NLP-, Laptop-Imaginative and prescient- und Cloud-Technologien nutzen, um skalierbare Anwendungen zu erstellen.

Mit einem B.Tech in Informatik (Knowledge Science) aus VIT- und Zertifizierungen wie AWS Licensed Options Architect und TensorFlow umfasst meine Arbeit generative KI, Anomalie -Erkennung, falsche Nachrichtenerkennung und Emotionserkennung. Ich bemühe mich, intelligente Systeme zu entwickeln, die die Zukunft der KI prägen.