

VARAG
紹介 :
VARAGは、テキスト、画像、マルチモーダル文書検索など、複数の検索技術に対応したシステムです。文書ページを画像として埋め込むことで従来の検索プロセスを簡素化し、高度な視覚言語モデルを用いたエンコーディングにより、検索の精度と効率を向上させます。VARAGの主な利点は、複雑な視覚情報とテキストコンテンツを処理し、文書検索を強力にサポートできる点です。
ターゲットユーザー :
VARAGのターゲットユーザーは、大量の文書データを処理?検索する必要のあるデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、研究者です。特に、法律文書、学術論文、ビジネスレポートなど、複雑な視覚情報とテキストコンテンツの処理が必要なシーンに適しています。
使用シナリオ
法律チームがVARAGを使用して、契約書から関連条項を迅速に検索
研究者がVARAGを使用して、大量の学術論文から重要な情報を抽出
ビジネスアナリストがVARAGを使用して、市場レポートのグラフとデータを分析
製品特徴
テキスト、画像、マルチモーダル文書検索など、複数の検索技術をサポート
Simple RAG:OCR技術を用いて文書からテキストを抽出し検索
Vision RAG:視覚情報を組み合わせた検索。JinaCLIPモデルを用いたクロスモーダルエンコーディング
ColPali RAG:文書ページを直接画像として埋め込み、PaliGemmaモデルを用いたエンコーディング
Hybrid ColPali RAG:画像埋め込みとColPaliの後期相互作用メカニズムを組み合わせた検索
様々なRAGソリューションを比較できるインタラクティブなプレイグラウンドを提供
ローカル実行とGoogle Colab上でのデモをサポート
使用チュートリアル
リポジトリのクローン:gitコマンドを使用してVARAGのGitHubリポジトリをクローンします。
環境設定:Condaを使用して仮想環境を作成し、アクティブ化します。
依存関係のインストール:pipまたはpoetryを使用して必要なPythonパッケージをインストールします。
デモの実行:demo.pyスクリプトを実行し、--shareパラメータを使用してローカルまたはGoogle Colabで実行します。
データソースのインデックス作成:VARAGが提供するクラスとメソッドを使用してデータソースのインデックスを作成します。
検索の実行:クエリを入力して検索を実行し、検索結果を取得します。
結果の使用:検索結果をさらに分析したり、レスポンスを生成したりするために使用します。
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