

Vidorag
简介 :
ViDoRAG 是阿里巴巴自然语言处理团队开发的一种新型多模态检索增强生成框架,专为处理视觉丰富文档的复杂推理任务设计。该框架通过动态迭代推理代理和高斯混合模型(GMM)驱动的多模态检索策略,显著提高了生成模型的鲁棒性和准确性。ViDoRAG 的主要优点包括高效处理视觉和文本信息、支持多跳推理以及可扩展性强。该框架适用于需要从大规模文档中检索和生成信息的场景,例如智能问答、文档分析和内容创作。其开源特性和灵活的模块化设计使其成为研究人员和开发者在多模态生成领域的重要工具。
需求人群 :
该产品适用于需要处理视觉丰富文档的开发者、研究人员和企业,特别是在需要进行复杂推理和生成任务的场景中,例如智能问答系统、文档分析工具和内容创作平台。ViDoRAG 的开源特性和灵活设计使其成为学术研究和商业应用的理想选择。
使用场景
在智能问答系统中,ViDoRAG 可以快速检索相关文档并生成准确答案。
用于文档分析工具,帮助用户从大量视觉文档中提取关键信息。
在内容创作平台中,ViDoRAG 可以根据用户输入生成相关内容建议。
产品特色
支持视觉和文本信息的多模态检索,有效整合视觉和文本管道
采用高斯混合模型(GMM)动态调整检索策略,提升检索精度
多代理架构支持复杂推理任务,增强生成模型的鲁棒性
提供可扩展的框架,允许用户自定义检索器和生成器
开源代码和数据集,便于研究和开发
使用教程
1. 克隆项目并安装依赖:使用 Git 克隆项目并安装 requirements.txt 中的依赖。
2. 构建索引数据库:运行 ingestion.py 脚本,对文档进行预处理并构建索引。
3. 运行多模态检索器:使用 search_engine.py 中的 SearchEngine 或 HybridSearchEngine 进行检索。
4. 启动多代理生成器:通过 vidorag_agents.py 脚本运行多代理推理和生成任务。
5. 评估结果:使用 eval.py 脚本对生成结果进行评估。
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