Bagaimana Membina Rag Multimodal Menggunakan Docling?

Membuka kunci AI Multimodal dengan Docling: Panduan untuk Membina Sistem Generasi Pengambilan Pengambilan

Kecerdasan buatan (AI) merevolusi pemprosesan data, dan generasi pengambilan semula multimodal (RAG) berada di barisan hadapan transformasi ini. Sistem RAG Excel mengendalikan pelbagai jenis data -teks, imej, audio, dan video -keupayaan kritikal untuk menavigasi data yang tidak berstruktur yang terdapat dalam banyak perusahaan. Keupayaan ini meningkatkan pemahaman kontekstual, meningkatkan ketepatan, dan meluaskan aplikasi AI di pelbagai sektor, termasuk penjagaan kesihatan, perkhidmatan pelanggan, dan pendidikan.

Artikel ini meneroka Docling, sebuah toolkit sumber terbuka dari IBM yang direka untuk memudahkan pemprosesan dokumen untuk aplikasi AI generatif, khususnya memberi tumpuan kepada membina keupayaan RAG multimodal. Docling menukarkan format fail yang pelbagai (PDF, DOCX, imej, dan lain -lain) ke dalam output berstruktur (JSON, markdown), dengan lancar mengintegrasikan dengan kerangka AI yang popular seperti Langchain dan Llamaindex. Ini memudahkan pengekstrakan data yang tidak berstruktur dan menyokong analisis susun atur lanjutan, menjadikan data perusahaan yang kompleks dapat diakses untuk pandangan AI-didorong.

Objektif Pembelajaran Utama:

• Memahami Docling: Ketahui bagaimana Ekstrak Docling Maklumat Multimodal dari Fail Tidak Berstruktur.
• Senibina Docling: Periksa saluran paip Docling dan komponen AI teras.
• Ciri -ciri tersendiri Docling: Cari apa yang membezakan penyebaran selain daripada penyelesaian lain.
• Membina Sistem RAG Multimodal: Melaksanakan sistem menggunakan penyimpangan untuk pengekstrakan data dan pengambilan semula.
• Aliran kerja akhir-ke-akhir: Menguasai proses mengekstrak data dari PDF, menghasilkan penerangan imej, dan menanyakan pangkalan data vektor menggunakan PHI 4.

Mendekati pemprosesan data yang tidak tersusun:

Docling, toolkit sumber terbuka dari IBM, dengan cekap menukar fail tidak berstruktur (PDF, DocX, imej) ke dalam format berstruktur (JSON, Markdown). Memanfaatkan model AI lanjutan seperti Doclaynet (untuk analisis susun atur) dan TableFormer (untuk pengiktirafan jadual), mengocok dengan tepat mengekstrak teks, jadual, dan imej sambil memelihara struktur dokumen. Integrasi lancarnya dengan Langchain dan Llamaindex menyokong aplikasi RAG dan pertanyaan. Reka bentuk ringannya memastikan prestasi yang cekap pada perkakasan standard, yang menawarkan alternatif kos efektif kepada penyelesaian berasaskan awan dan mengutamakan privasi data.

Saluran paip:

Docling menggunakan saluran paip linear. Dokumen pada mulanya dihuraikan (backend PDF), mengekstrak token teks dengan koordinat dan bitmaps halaman. Model AI kemudian memproses setiap halaman secara bebas untuk mengeluarkan susun atur dan struktur jadual. Akhirnya, tahap agregat peringkat pemprosesan menghasilkan keputusan halaman, menambah metadata, mengesan bahasa, menyiapkan pesanan membaca, dan memasang objek dokumen berstruktur (JSON atau markdown).

Model AI Teras dalam Docling:

Bergerak bergerak melampaui OCR tradisional, komputasi mahal. Ia menggunakan model penglihatan komputer yang dilatih khusus untuk pengenalan komponen visual dan pengkategorian.

• Model Analisis Layout: Berdasarkan RT-DETR dan dilatih menggunakan Doclaynet (dataset yang besar dan dianalisis), model ini bertindak sebagai pengesan objek, mengenal pasti dan mengklasifikasikan unsur-unsur seperti blok teks, imej, jadual, dan kapsyen. Ia memproses imej pada 72 dpi, membolehkan pemprosesan CPU yang cekap.
• Model TableFormer: Model transformer penglihatan ini cemerlang dalam membina semula struktur jadual dari imej, mengendalikan kerumitan seperti sempadan yang hilang, sel kosong, dan pemformatan yang tidak konsisten.

Kelebihan utama Docling:

• Sokongan format serba boleh: Proses PDF, Docx, PPTX, HTML, Imej, dan banyak lagi, mengeksport ke JSON dan Markdown.
• Pengendalian PDF Lanjutan: Termasuk analisis susun atur, pengesanan pesanan membaca, pengiktirafan jadual, dan OCR (pilihan) untuk dokumen yang diimbas.
• Perwakilan Dokumen Bersepadu: Menggunakan format yang konsisten untuk pemprosesan dan analisis yang lebih mudah.
• Integrasi AI-Siap: Lancar mengintegrasikan dengan Langchain dan Llamaindex.
• Pelaksanaan Tempatan: Membolehkan pemprosesan data sensitif yang selamat.
• Prestasi yang cekap: jauh lebih cepat daripada OCR tradisional.
• Senibina Modular: Mudah disesuaikan dan boleh diperluaskan.
• Ketersediaan sumber terbuka: tersedia secara bebas di bawah lesen MIT.

Membina Sistem RAG Multimodal dengan Docling (Pelaksanaan Python):

Butiran seksyen ini membina sistem RAG menggunakan pengangkutan, mengekstrak teks, imej, dan jadual dari PDF, menjana penerangan imej, dan menanyakan pangkalan data vektor. Kod Lengkap boleh didapati dalam buku nota Google Colab (pautan yang disediakan dalam artikel asal). Langkah-langkah yang melibatkan memasang perpustakaan, memuatkan penukar docling, teks chunking, jadual pemprosesan, pengekodan imej, menggunakan model bahasa penglihatan (misalnya, llama3.2-penglihatan melalui ollama) untuk generasi penerangan imej, menyimpan data dalam pangkalan data vektor (milvus), dan meminta sistem. Contohnya menggunakan sampel PDF ("Accenture.pdf") dengan carta untuk menunjukkan pengambilan semula multimodal.

(Nota: Coretan kod terperinci dari artikel asal akan dimasukkan di sini, tetapi disebabkan oleh kekangan panjang, mereka ditinggalkan. Rujuk artikel asal untuk kod lengkap.)

Menganalisis sistem RAG:

Artikel ini menunjukkan pertanyaan sistem dengan beberapa soalan, mempamerkan keupayaannya untuk mengambil semula dan mensintesis maklumat dengan tepat dari teks, jadual, dan penerangan imej dalam PDF. Hasilnya disahkan secara visual menggunakan tangkapan skrin dari PDF.

Kesimpulan:

Docling adalah alat yang berkuasa untuk mengubah data tidak berstruktur ke dalam format yang sesuai untuk AI generatif. Gabungan model AI yang canggih, integrasi rangka kerja yang lancar, dan sifat sumber terbuka menjadikannya aset yang berharga untuk membina sistem RAG multimodal yang mantap dan cekap. Keberkesanan kos dan sokongannya untuk pelaksanaan tempatan amat bermanfaat untuk perusahaan yang mengendalikan maklumat sensitif.

(Nota: Seksyen "Soalan Lazim" dari artikel asal ditinggalkan di sini kerana kekangan panjang. Ia memberikan penjelasan lanjut mengenai keupayaan RAG, DOCLING, dan kesesuaiannya untuk kegunaan perusahaan.)

Atas ialah kandungan terperinci Bagaimana Membina Rag Multimodal Menggunakan Docling?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!