Vision Is All You Need : 利用视觉语言模型的文档检索系统

Vision Is All You Need

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Vision Is All You Need

知识管理研究工具 #React #Modal #RAG #FastAPI #Qdrant #ColPali #V-RAG #Vision-RAG 普通产品开源

简介 :

vision-is-all-you-need是一个展示Vision RAG (V-RAG)架构的演示项目。V-RAG架构使用视觉语言模型(VLM)直接将PDF文件页面（或其他文档）嵌入为向量，无需繁琐的分块处理。该技术的重要性在于它能够大幅提高文档检索的效率和准确性，特别是在处理大量数据时。产品背景信息显示，这是一个利用最新人工智能技术，提高文档处理能力的创新工具。目前，该项目是开源的，可以免费使用。

需求人群 :

目标受众为需要处理大量文档数据的企业和研究人员，特别是那些需要从文档中快速检索信息的用户。该产品或技术适合他们，因为它可以大幅减少处理文档的时间，提高检索的精确度，并且可以集成到现有的工作流程中。

总访问量： 474.6M

占比最多地区： US(19.34%)

本站浏览量： 54.4K

使用场景

企业使用V-RAG架构快速检索合同文档中的关键条款

研究人员利用该系统在学术论文中查找特定研究结果

法律团队用它来检索案件档案中的相关信息

产品特色

将PDF文件页面转换为图像

使用ColPali作为VLM获取图像嵌入

将嵌入存储在QDrant作为向量数据库

用户通过V-RAG系统提交查询

查询通过VLM获取查询嵌入

使用查询嵌入在向量数据库中搜索相似嵌入

将用户查询和搜索结果的最佳匹配图像再次传递给能理解图像的模型

模型根据查询和图像生成响应

使用教程

1. 确保你有一个Hugging Face账户并使用`transformers-cli login`登录

2. 确保你有OpenAI API的密钥，并将其放置在dotenv文件中

3. 安装Python 3.11或更高版本

4. 使用`pip install modal`安装Modal

5. 运行`modal setup`进行配置

6. 使用`modal serve main.py`启动demo

7. 通过浏览器访问Modal提供的URL，并附加`/docs`来使用API

8. 点击`POST /collections`端点，上传PDF文件进行索引

9. 使用`POST /search`端点搜索相似页面，并获取OpenAI API的响应

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