Comment construire un chiffon multimodal en utilisant la docling?

Déverrouiller l'IA multimodale avec la docling: un guide pour construire des systèmes de génération auprès de la récupération

L'intelligence artificielle (IA) révolutionne le traitement des données, et la génération auprès de la récupération multimodale (RAG) est à l'avant-garde de cette transformation. Les systèmes de chiffon excellent à gérer divers types de données - texte, images, audio et vidéo - une capacité critique pour naviguer dans les données principalement non structurées trouvées dans de nombreuses entreprises. Cette capacité améliore la compréhension contextuelle, améliore la précision et élargit l'application de l'IA dans divers secteurs, y compris les soins de santé, le service client et l'éducation.

Cet article explore Docling, une boîte à outils open source d'IBM conçue pour simplifier le traitement des documents pour les applications généatives d'IA, se concentrant spécifiquement sur la création de capacités de chiffon multimodales. La docling convertit divers formats de fichiers (PDF, docx, images, etc.) en sorties structurées (JSON, Markdown), intégrant de manière transparente avec des cadres d'IA populaires comme Langchain et Llamaindex. Cela simplifie l'extraction de données non structurées et prend en charge l'analyse de mise en page avancée, ce qui rend les données d'entreprise complexes accessibles aux informations sur l'IA.

Objectifs d'apprentissage clés:

• Comprendre la docling: découvrez comment la docile extrait les informations multimodales à partir de fichiers non structurés.
• Architecture de la docling: examiner les composants du pipeline de docling et de Core.
• Caractéristiques distinctives de Docling: Découvrez ce qui distingue la docling des autres solutions.
• Construire un système de chiffon multimodal: implémentez un système à l'aide de la docling pour l'extraction et la récupération des données.
• Flux de travail de bout en bout: maîtriser le processus d'extraction des données d'un PDF, générer des descriptions d'images et interroger une base de données vectorielle à l'aide de PHI 4.

Doculement pour le traitement des données non structurées:

Docling, une boîte à outils open source d'IBM, convertit efficacement les fichiers non structurés (PDFS, DOCX, images) en formats structurés (JSON, Markdown). Tirer parti des modèles AI avancés comme DoclayNet (pour l'analyse de mise en page) et TableFormer (pour la reconnaissance de la table), la docile extrait avec précision du texte, des tables et des images tout en préservant la structure du document. Son intégration transparente avec Langchain et Llamaindex soutient le chiffon et les applications de réponses aux questions. Sa conception légère garantit des performances efficaces sur le matériel standard, offrant une alternative rentable aux solutions basées sur le cloud et hiérarchiser la confidentialité des données.

Le pipeline de docling:

Docling utilise un pipeline linéaire. Les documents sont initialement analysés (backend PDF), extraire les jetons de texte avec des coordonnées et le rendu des bitmaps de page. Les modèles AI traitent ensuite chaque page indépendamment pour extraire la disposition et les structures de table. Enfin, une étape post-traitement des résultats de la page d'agrégats, ajoute des métadonnées, détecte le langage, infère l'ordre de lecture et assemble un objet de document structuré (JSON ou Markdown).

Modèles de base AI dans la docling:

La docling va au-delà de l'OCR traditionnelle et coûteuse à calcul. Il utilise des modèles de vision informatique spécifiquement formés pour l'identification et la catégorisation des composants visuels.

• Modèle d'analyse de mise en page: Sur la base de RT-DETR et formé à l'aide de DoclayNet (un grand ensemble de données annoté par l'homme), ce modèle agit comme un détecteur d'objets, identifiant et classant des éléments tels que des blocs de texte, des images, des tableaux et des légendes. Il traite des images à 72 dpi, permettant un traitement CPU efficace.
• Modèle de formateur de table: Ce modèle de transformateur de vision excelle à la reconstruction des structures de table à partir d'images, de complexités de manipulation comme les frontières manquantes, les cellules vides et le formatage incohérent.

Les principaux avantages de la docling:

• Prise en charge du format polyvalent: traite les PDF, DOCX, PPTX, HTML, les images, etc., exportant vers JSON et Markdown.
• Manipulation avancée du PDF: inclut l'analyse de mise en page, la détection de l'ordre de lecture, la reconnaissance de la table et l'OCR (facultatif) pour les documents numérisés.
• Représentation de documents unifiés: utilise un format cohérent pour un traitement et une analyse plus faciles.
• Intégration prête pour l'AI: s'intègre parfaitement à Langchain et Llamaindex.
• Exécution locale: permet le traitement sécurisé des données sensibles.
• Performance efficace: nettement plus rapide que l'OCR traditionnel.
• Architecture modulaire: facilement personnalisable et extensible.
• Disponibilité open source: disponible gratuitement sous la licence MIT.

Construire un système de chiffon multimodal avec docling (implémentation Python):

Cette section détaille la construction d'un système de chiffon à l'aide de la docke, l'extraction de texte, d'images et de tables à partir d'un PDF, de générer des descriptions d'images et d'interroger une base de données vectorielle. Le code complet est disponible dans un ordinateur portable Google Colab (lien fourni dans l'article d'origine). Les étapes impliquent l'installation de bibliothèques, le chargement du convertisseur de docling, le texte de la chasse, les tables de traitement, le codage des images, en utilisant un modèle de langage de vision (par exemple, llama3.2-vision via olllama) pour la génération de description d'image, stockant des données dans une base de données vectorielle (par exemple, milvus) et interrogeant le système en utilisant un LLM (EG, PHI 4 via Ollama). L'exemple utilise un exemple de PDF ("Accenture.pdf") avec des graphiques pour démontrer la récupération multimodale.

(Remarque: les extraits de code détaillés de l'article d'origine seraient inclus ici, mais en raison des contraintes de longueur, ils sont omis. Reportez-vous à l'article d'origine pour le code complet.)

Analyse du système de chiffon:

L'article démontre l'interrogation du système avec plusieurs questions, présentant sa capacité à récupérer et synthétiser avec précision les informations à partir de texte, de tables et de descriptions d'images dans le PDF. Les résultats sont confirmés visuellement à l'aide de captures d'écran du PDF.

Conclusion:

La docling est un outil puissant pour transformer des données non structurées en un format adapté à une IA générative. Sa combinaison de modèles d'IA avancés, d'intégration de cadre sans couture et de nature open source en fait un atout précieux pour construire des systèmes de chiffons multimodaux robustes et efficaces. Sa rentabilité et son soutien à l'exécution locale sont particulièrement bénéfiques pour les entreprises qui gèrent les informations sensibles.

(Remarque: la section "Questions fréquemment posées" de l'article d'origine est omise ici en raison de contraintes de longueur. Il fournit des éclaircissements supplémentaires sur le chiffon, les capacités de la docling et sa pertinence pour l'utilisation de l'entreprise.)

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!