

Vidorag
簡介 :
ViDoRAG 是阿里巴巴自然語言處理團隊開發的一種新型多模態檢索增強生成框架,專為處理視覺豐富文檔的複雜推理任務設計。該框架通過動態迭代推理代理和高斯混合模型(GMM)驅動的多模態檢索策略,顯著提高了生成模型的魯棒性和準確性。ViDoRAG 的主要優點包括高效處理視覺和文本信息、支持多跳推理以及可擴展性強。該框架適用於需要從大規模文檔中檢索和生成信息的場景,例如智能問答、文檔分析和內容創作。其開源特性和靈活的模塊化設計使其成為研究人員和開發者在多模態生成領域的重要工具。
需求人群 :
該產品適用於需要處理視覺豐富文檔的開發者、研究人員和企業,特別是在需要進行復雜推理和生成任務的場景中,例如智能問答系統、文檔分析工具和內容創作平臺。ViDoRAG 的開源特性和靈活設計使其成為學術研究和商業應用的理想選擇。
使用場景
在智能問答系統中,ViDoRAG 可以快速檢索相關文檔並生成準確答案。
用於文檔分析工具,幫助用戶從大量視覺文檔中提取關鍵信息。
在內容創作平臺中,ViDoRAG 可以根據用戶輸入生成相關內容建議。
產品特色
支持視覺和文本信息的多模態檢索,有效整合視覺和文本管道
採用高斯混合模型(GMM)動態調整檢索策略,提升檢索精度
多代理架構支持複雜推理任務,增強生成模型的魯棒性
提供可擴展的框架,允許用戶自定義檢索器和生成器
開源代碼和數據集,便於研究和開發
使用教程
1. 克隆項目並安裝依賴:使用 Git 克隆項目並安裝 requirements.txt 中的依賴。
2. 構建索引數據庫:運行 ingestion.py 腳本,對文檔進行預處理並構建索引。
3. 運行多模態檢索器:使用 search_engine.py 中的 SearchEngine 或 HybridSearchEngine 進行檢索。
4. 啟動多代理生成器:通過 vidorag_agents.py 腳本運行多代理推理和生成任務。
5. 評估結果:使用 eval.py 腳本對生成結果進行評估。
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