VisRAG
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Visrag
簡介 :
VisRAG是一個創新的視覺語言模型(VLM)基礎的RAG(Retrieval-Augmented Generation)流程。與傳統的基於文本的RAG不同,VisRAG直接將文檔作為圖像通過VLM進行嵌入,然後檢索以增強VLM的生成能力。這種方法最大限度地保留了原始文檔中的數據信息,並消除了解析過程中引入的信息損失。VisRAG模型在多模態文檔上的應用,展示了其在信息檢索和增強文本生成方面的強大潛力。
需求人群 :
VisRAG的目標受眾主要是研究人員和開發者,特別是那些在多模態文檔處理、信息檢索和增強型文本生成領域工作的專業人士。由於VisRAG能夠處理包括圖像和文本在內的多種類型的數據,它適合需要從複雜文檔中提取和生成信息的場景,如自動化文檔摘要、內容推薦系統和智能問答系統。
總訪問量: 474.6M
佔比最多地區: US(19.34%)
本站瀏覽量 : 119.8K
使用場景
在學術研究中,VisRAG可以用於從大量文獻中檢索和生成相關的研究論文摘要。
在內容推薦系統中,VisRAG可以根據用戶的歷史行為和偏好,檢索並生成個性化的內容。
在智能問答系統中,VisRAG可以通過檢索相關文檔並生成準確的答案,提高問答的準確性和效率。
產品特色
直接將文檔作為圖像嵌入,增強文檔生成能力
利用視覺語言模型進行文檔嵌入,提高信息保留率
通過檢索增強,提升文檔生成的質量和相關性
支持使用不同的VLMs進行生成,如MiniCPM-V 2.0和GPT-4o
提供詳細的訓練和評估腳本,方便復現和應用
在訓練過程中使用梯度檢查點以減少內存使用
支持多模態文檔,包括PDF和由VLM生成的偽查詢
使用教程
1. 安裝必要的環境,如Python 3.10.8和CUDA Toolkit。
2. 克隆VisRAG代碼庫,並進入項目目錄。
3. 安裝依賴項,並根據需要安裝timm_modified庫。
4. 準備訓練數據集,可以是公開的學術數據集或合成數據集。
5. 根據提供的腳本和參數,運行訓練和評估過程。
6. 使用VisRAG模型進行文檔嵌入和檢索增強型生成任務。
7. 根據需要調整模型參數和訓練配置,以優化性能。
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