vision-is-all-you-need
V
Vision Is All You Need
紹介 :
vision-is-all-you-needは、Vision RAG (V-RAG)アーキテクチャを実装したデモプロジェクトです。V-RAGアーキテクチャは、視覚言語モデル(VLM)を使用してPDFファイルのページ(またはその他のドキュメント)を直接ベクトルとして埋め込み、煩雑なチャンク処理を必要としません。この技術の重要性は、特に大量のデータ処理において、ドキュメント検索の効率と精度を大幅に向上できる点にあります。製品背景としては、最新のAI技術を活用し、ドキュメント処理能力を向上させる革新的なツールです。現在、このプロジェクトはオープンソースであり、無料で利用できます。
ターゲットユーザー :
大量のドキュメントデータを処理する必要がある企業や研究者、特にドキュメントから迅速に情報を検索する必要があるユーザーをターゲットとしています。ドキュメント処理時間を大幅に削減し、検索精度を向上させ、既存のワークフローに統合できるため、この製品や技術は最適です。
総訪問数: 502.6M
最も高い割合の地域: US(19.34%)
ウェブサイト閲覧数 : 48.3K
使用シナリオ
企業がV-RAGアーキテクチャを使用して、契約書から重要な条項を迅速に検索する
研究者がこのシステムを使用して、学術論文から特定の研究結果を検索する
法律チームがこれを用いて、事件ファイルから関連情報を検索する
製品特徴
PDFファイルのページを画像に変換する
ColPaliをVLMとして使用し、画像の埋め込みを取得する
埋め込みをQDrantにベクトルデータベースとして保存する
ユーザーがV-RAGシステムを介してクエリを送信する
クエリをVLMを使用してクエリ埋め込みを取得する
クエリ埋め込みを使用してベクトルデータベース内で類似の埋め込みを検索する
ユーザーのクエリと検索結果の最適な一致画像を、画像を理解できるモデルに再度渡す
モデルがクエリと画像に基づいてレスポンスを生成する
使用チュートリアル
1. Hugging Faceアカウントを作成し、`transformers-cli login`でログインしてください。
2. OpenAI APIキーを取得し、dotenvファイルに配置してください。
3. Python 3.11以降をインストールしてください。
4. `pip install modal`でModalをインストールしてください。
5. `modal setup`を実行して設定してください。
6. `modal serve main.py`を実行してデモを起動してください。
7. ブラウザでModalが提供するURLにアクセスし、`/docs`を追加してAPIを使用してください。
8. `POST /collections`エンドポイントをクリックして、PDFファイルをアップロードしインデックスを作成してください。
9. `POST /search`エンドポイントを使用して類似ページを検索し、OpenAI APIからのレスポンスを取得してください。
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