VARAG
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VARAG
簡介 :
VARAG是一個支持多種檢索技術的系統,優化了文本、圖像和多模態文檔檢索的不同用例。它通過將文檔頁面作為圖像嵌入,簡化了傳統的檢索流程,並使用先進的視覺語言模型進行編碼,提高了檢索的準確性和效率。VARAG的主要優點在於它能夠處理複雜的視覺和文本內容,為文檔檢索提供強大的支持。
需求人群 :
VARAG的目標受眾是數據科學家、機器學習工程師和研究人員,他們需要處理和檢索大量的文檔數據。VARAG特別適合於需要處理複雜視覺和文本內容的場景,如法律文件、學術論文和商業報告。
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使用場景
法律團隊使用VARAG快速檢索合同文檔中的相關條款。
研究人員利用VARAG從大量學術論文中提取關鍵信息。
商業分析師使用VARAG分析市場報告中的圖表和數據。
產品特色
支持多種檢索技術,包括文本、圖像和多模態文檔檢索。
Simple RAG:通過OCR技術提取文檔中的文本並進行檢索。
Vision RAG:結合視覺信息進行檢索,使用JinaCLIP模型進行跨模態編碼。
ColPali RAG:直接將文檔頁面作為圖像嵌入,使用PaliGemma模型進行編碼。
Hybrid ColPali RAG:結合圖像嵌入和ColPali的晚期交互機制進行檢索。
提供交互式遊樂場,可以比較不同的RAG解決方案。
支持本地運行和Google Colab上的演示。
使用教程
克隆倉庫:使用git命令克隆VARAG的GitHub倉庫。
設置環境:使用Conda創建並激活虛擬環境。
安裝依賴:使用pip或poetry安裝所需的Python包。
運行演示:執行demo.py腳本,通過--share參數在本地或Google Colab上運行。
索引數據源:使用VARAG提供的類和方法對數據源進行索引。
執行搜索:輸入查詢並執行搜索,獲取檢索結果。
使用結果:將檢索結果用於進一步的分析或生成響應。
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