

Visrag
紹介 :
VisRAGは、革新的な視覚言語モデル(VLM)に基づくRAG(Retrieval-Augmented Generation)手法です。従来のテキストベースのRAGとは異なり、VisRAGは文書を画像としてVLMで直接埋め込み、その後検索してVLMの生成能力を強化します。この手法は、元の文書データの情報を最大限に保持し、解析過程での情報損失を排除します。VisRAGモデルはマルチモーダル文書への適用において、情報検索と強化テキスト生成における強力な可能性を示しています。
ターゲットユーザー :
VisRAGのターゲットユーザーは、主に研究者や開発者、特にマルチモーダル文書処理、情報検索、強化型テキスト生成分野の専門家です。VisRAGは画像やテキストを含む様々な種類のデータ処理が可能であるため、複雑な文書から情報を抽出?生成する必要があるシナリオ、例えば、文書自動要約、コンテンツ推薦システム、インテリジェントな質疑応答システムなどに適しています。
使用シナリオ
学術研究において、VisRAGは大量の文献から関連する研究論文の要約を検索?生成するために使用できます。
コンテンツ推薦システムにおいて、VisRAGはユーザーの過去の行動と好みに基づいて、パーソナライズされたコンテンツを検索?生成できます。
インテリジェントな質疑応答システムにおいて、VisRAGは関連文書を検索し正確な回答を生成することで、質疑応答の正確性と効率性を向上させることができます。
製品特徴
文書を画像として直接埋め込み、文書生成能力を強化する
視覚言語モデルを用いて文書を埋め込み、情報保持率を高める
検索拡張により、文書生成の質と関連性を向上させる
MiniCPM-V 2.0やGPT-4oなど、様々なVLMを用いた生成に対応する
再現性と適用性を容易にするための詳細な訓練と評価スクリプトを提供する
メモリ使用量を削減するために、訓練過程で勾配チェックポイントを使用する
PDFやVLMで生成された擬似クエリを含む、マルチモーダル文書に対応する
使用チュートリアル
1. Python 3.10.8とCUDA Toolkitなど、必要な環境をインストールします。
2. VisRAGコードリポジトリをクローンし、プロジェクトディレクトリに移動します。
3. 依存関係をインストールし、必要に応じてtimm_modifiedライブラリをインストールします。
4. 訓練データセットを用意します。公開されている学術データセットまたは合成データセットを使用できます。
5. 提供されているスクリプトとパラメータに従って、訓練と評価プロセスを実行します。
6. VisRAGモデルを用いて、文書埋め込みと検索拡張型生成タスクを実行します。
7. 必要に応じてモデルパラメータと訓練設定を調整し、パフォーマンスを最適化します。
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