Pengambilan semula kontekstual untuk kain multimodal di dek slaid

Membuka Kekuatan Multimodal Rag: Panduan Langkah demi Langkah

Bayangkan dengan mudah mendapatkan maklumat dari dokumen hanya dengan bertanya soalan - menerima jawapan dengan lancar mengintegrasikan teks dan imej. Butiran panduan ini membina saluran paip Generasi Pengambilan Multimodal (RAG) yang mencapai ini. Kami akan merangkumi teks dan imej parsing dari dek slaid PDF menggunakan llamaparse, mewujudkan ringkasan kontekstual untuk mendapatkan semula yang lebih baik, dan memanfaatkan model maju seperti GPT-4 untuk menjawab pertanyaan. Kami juga akan meneroka bagaimana pengambilan semula kontekstual meningkatkan ketepatan, mengoptimumkan kos melalui caching segera, dan membandingkan prestasi garis dasar dan peningkatan saluran paip. Mari buka kunci potensi RAG!

Objektif Pembelajaran Utama:

menguasai parsing dek slaid PDF (teks dan imej) dengan llamaparse.
Meningkatkan ketepatan pengambilan semula dengan menambahkan ringkasan kontekstual ke ketulan teks.
Membina saluran paip RAG yang berasaskan Llamaindex berasaskan teks dan imej.
Mengintegrasikan data multimodal ke dalam model seperti GPT-4.
Membandingkan prestasi pengambilan antara indeks asas dan kontekstual.

(artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.)

Jadual Kandungan:

Membina saluran paip RAG multimodal kontekstual
Persediaan Persekitaran dan Ketergantungan
Memuatkan dan parsing slaid PDF
Membuat nod multimodal
menggabungkan ringkasan kontekstual
membina dan berterusan indeks
Membina enjin pertanyaan multimodal
Pertanyaan ujian
menganalisis manfaat pengambilan semula kontekstual
Kesimpulan
Soalan Lazim

Membina saluran paip kain multimodal kontekstual

pengambilan semula kontekstual, yang pada mulanya diperkenalkan dalam catatan blog antropik, menyediakan setiap teks teks dengan ringkasan ringkas tempatnya dalam konteks keseluruhan dokumen. Ini meningkatkan pengambilan semula dengan menggabungkan konsep dan kata kunci peringkat tinggi. Oleh kerana panggilan LLM adalah mahal, caching cepat yang cekap adalah penting. Contoh ini menggunakan Claude 3.5-sonnet untuk ringkasan kontekstual, token teks dokumen caching sambil menghasilkan ringkasan dari ketulan teks yang dihuraikan. Kedua -dua teks dan potongan imej memasuki saluran paip rag multimodal akhir untuk penjanaan tindak balas.

RAG standard melibatkan data parsing, memasukkan dan mengindekskan ketulan teks, mengambil potongan yang relevan untuk pertanyaan, dan mensintesis respons menggunakan LLM. Pengambilan kontekstual meningkatkan ini dengan memberi penjelasan setiap teks dengan ringkasan konteks, meningkatkan ketepatan pengambilan semula untuk pertanyaan yang mungkin tidak sepadan dengan teks tetapi berkaitan dengan topik keseluruhan.

Gambaran Tinjauan Pipeline Multimodal:

Panduan ini menunjukkan membina saluran paip kain multimodal menggunakan dek slaid PDF, memanfaatkan:

• Anthropic (Claude 3.5-sonnet) sebagai llm utama.
• Voyageai embeddings for chunk embedding.
• llamaindex untuk mendapatkan semula dan mengindeks.
• llamaparse untuk mengekstrak teks dan imej dari pdf.
• OpenAI GPT-4 Model multimodal gaya untuk menjawab pertanyaan akhir (mod imej teks).

llm panggilan panggilan dilaksanakan untuk meminimumkan kos.

(bahagian yang selebihnya yang memperincikan persediaan persekitaran, contoh kod, dan selebihnya tutorial akan diikuti di sini, mencerminkan struktur dan kandungan input asal tetapi dengan perubahan ungkapan kecil untuk mencapai pengapalan. Kesimpulan

Tutorial ini menunjukkan bangunan saluran paip RAG multimodal yang mantap. Kami menghuraikan dek slaid PDF menggunakan llamaparse, pengambilan semula dengan ringkasan kontekstual, dan teks bersepadu dan data visual ke dalam LLM yang kuat (seperti GPT-4). Membandingkan indeks asas dan kontekstual menyerlahkan ketepatan pengambilan semula yang lebih baik. Panduan ini menyediakan alat untuk membina penyelesaian AI multimodal yang berkesan untuk pelbagai sumber data.

Takeaways utama:

pengambilan semula kontekstual meningkatkan pengambilan semula untuk pertanyaan yang berkaitan secara konseptual.

Multimodal Rag memanfaatkan kedua -dua teks dan data visual untuk jawapan yang komprehensif.
caching prompt adalah penting untuk keberkesanan kos, terutamanya dengan ketulan besar.
Pendekatan ini menyesuaikan diri dengan pelbagai sumber data, termasuk kandungan web (menggunakan scrapegraphai).
• Pendekatan yang boleh disesuaikan ini berfungsi dengan mana -mana PDF atau sumber data -dari pangkalan pengetahuan perusahaan ke bahan pemasaran.

Soalan -soalan yang sering ditanya

(Bahagian ini juga akan difrasifikasi, mengekalkan soalan dan jawapan asal tetapi dengan penjelasan yang ditulis semula.)

Atas ialah kandungan terperinci Pengambilan semula kontekstual untuk kain multimodal di dek slaid. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!