voyage-multimodal-3
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Voyage Multimodal 3
簡介 :
Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模態嵌入模型,它能夠將文本和圖像(包括PDF、幻燈片、表格等的截圖)進行向量化處理,並捕捉關鍵視覺特徵,從而提高文檔檢索的準確性。這一技術的進步,對於知識庫中包含視覺和文本的豐富信息的RAG和語義搜索具有重要意義。voyage-multimodal-3在多模態檢索任務中平均提高了19.63%的檢索準確率,相較於其他模型表現出色。
需求人群 :
目標受眾為需要處理和檢索包含豐富視覺和文本信息的文檔的企業和研究機構。voyage-multimodal-3通過提供高精度的多模態檢索能力,幫助他們更有效地管理和利用知識庫中的信息,提升工作效率和信息檢索的準確性。
總訪問量: 19.8K
佔比最多地區: US(45.24%)
本站瀏覽量 : 54.9K
使用場景
在法律領域,用於匹配查詢與包含法律條款的文檔截圖。
在金融行業,用於檢索包含財務報表和圖表的文檔。
在教育領域,用於檢索包含教學材料和圖表的學術文檔。
產品特色
支持文本和內容豐富的圖像,如文本、圖表、表格、PDF、幻燈片等的截圖。
捕捉關鍵文本和視覺特徵,如字體大小、文本位置、空白等,無需複雜的文檔解析。
允許交錯文本和圖像的最大靈活性,通過統一的表示處理兩種模態的數據。
在多模態檢索任務中,相較於OpenAI CLIP large和Cohere multimodal v3等模型,平均提高了41.44%和43.37%的檢索準確率。
通過統一的處理方式,有效捕捉截圖中的語義內容,即使在混合模態數據中也表現出色。
無需屏幕解析模型、佈局分析或複雜的文本提取流程,可以直接向量化包含純文本文檔和非結構化數據的知識庫。
使用教程
1. 訪問Voyage AI的官方網站或文檔,瞭解voyage-multimodal-3的基本信息和使用條件。
2. 註冊並獲取API訪問權限,開始免費試用。
3. 根據提供的sample notebook或文檔指南,學習如何向量化文本和圖像數據。
4. 將voyage-multimodal-3集成到現有的知識管理系統中,用於提升檢索效率。
5. 使用voyage-multimodal-3處理包含文本和圖像的複雜文檔,如PDF和幻燈片。
6. 通過比較檢索結果,評估voyage-multimodal-3在實際應用中的性能表現。
7. 根據需要,聯繫Voyage AI獲取更多技術支持或進行模型的定製和優化。
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