Rag dengan Multimodality dan Azure Document Intelligence

Pengenalan

Di dunia semasa yang beroperasi berdasarkan data, graf AI relasi (RAG) memegang banyak pengaruh dalam industri dengan menghubungkan data dan memetakan hubungan. Walau bagaimanapun, bagaimana jika seseorang boleh pergi sedikit lebih jauh daripada yang lain dalam erti kata itu? Memperkenalkan kain multimodal, teks dan imej, dokumen dan banyak lagi, untuk memberikan pratonton yang lebih baik ke dalam data. Ciri -ciri lanjutan baru dalam Azure Document Intelligence memperluaskan keupayaan RAG. Ciri -ciri ini menyediakan alat penting untuk mengekstrak, menganalisis, dan menafsirkan data multimodal. Artikel ini akan mentakrifkan kain dan menjelaskan bagaimana multimodaliti meningkatkannya. Kami juga akan membincangkan bagaimana kecerdasan dokumen Azure adalah penting untuk membina sistem canggih ini.

Ini berdasarkan ceramah baru -baru ini yang diberikan oleh Manoranjan Rajguru pada Rag Supercharge dengan Multimodality dan Azure Document Intelligence, di Sidang Kemuncak Datahack 2024.

Hasil pembelajaran

• Memahami konsep teras graf AI relasi (RAG) dan kepentingan mereka dalam analisis data.
• Terokai integrasi data multimodal untuk meningkatkan fungsi dan ketepatan sistem RAG.
• Ketahui bagaimana kecerdasan dokumen Azure boleh digunakan untuk membina dan mengoptimumkan kain multimodal melalui pelbagai model AI.
• Dapatkan pandangan mengenai aplikasi praktikal kain multimodal dalam pengesanan penipuan, perkhidmatan pelanggan, dan penemuan dadah.
• Temui trend dan sumber masa depan untuk memajukan pengetahuan anda dalam kain multimodal dan teknologi AI yang berkaitan.

Jadual Kandungan

• Pengenalan
• Apakah Graf AI Relational (RAG)?
  • Anatomi Komponen Rag
• Apa itu Multimodality?
• Apakah kecerdasan dokumen azure?
• Memahami kain multimodal
• Faedah kain multimodal
  • Pengiktirafan entiti yang lebih baik
  • Pengekstrakan hubungan yang dipertingkatkan
  • Pembinaan graf pengetahuan yang lebih baik
• Azure Document Intelligence for Rag
• Membina Sistem Rag Multimodal Dengan Kecerdasan Dokumen Azure: Panduan Langkah demi Langkah
  • Latihan Model
  • Penilaian dan penghalusan
• Gunakan kes untuk kain multimodal
  • Pengesanan penipuan
  • Chatbots perkhidmatan pelanggan
  • Penemuan Dadah
• Masa Depan Rag Multimodal
• Soalan yang sering ditanya

Apakah Graf AI Relational (RAG)?

Graf AI Relational (RAG) adalah rangka kerja untuk pemetaan, penyimpanan, dan menganalisis hubungan antara entiti data dalam format graf. Ia beroperasi berdasarkan prinsip bahawa maklumat saling berkaitan, tidak terpencil. Pendekatan berasaskan graf ini menggariskan hubungan kompleks, yang membolehkan analisis yang lebih canggih daripada seni bina data tradisional.

Dalam kain biasa, data disimpan dalam dua komponen utama mereka adalah nod atau entiti dan yang kedua adalah tepi atau hubungan antara entiti. Sebagai contoh, nod boleh sesuai dengan pelanggan, sementara kelebihan - untuk pembelian yang dibuat oleh pelanggan itu, jika ia digunakan dalam aplikasi perkhidmatan pelanggan. Grafik ini dapat menangkap entiti dan hubungan yang berlainan di antara mereka, dan membantu perniagaan untuk membuat analisis lanjut mengenai tingkah laku pelanggan, trend, atau bahkan outlier.

Anatomi Komponen Rag

• Sistem Pakar : Pengiktirafan Form Azure, Model Layout, Perpustakaan Dokumen.
• Pengingesan Data : Mengendalikan pelbagai format data.
• Chunking : Strategi terbaik untuk chunking data.
• Pengindeksan : Cari pertanyaan, penapis, aspek, pemarkahan.
• Menggalakkan : pendekatan vektor, semantik, atau tradisional.
• Antara muka pengguna : Merancang persembahan data.
• Integrasi : Carian kognitif Azure dan perkhidmatan terbuka.

Apa itu Multimodality?

Meneroka graf AI relasi dan sistem AI hari ini, multimodal bermakna kapasiti sistem untuk mengendalikan maklumat pelbagai jenis atau 'modaliti' dan menggabungkannya dalam satu kitaran berulang. Setiap modaliti sepadan dengan jenis data tertentu, contohnya, teks, imej, audio atau mana -mana set berstruktur dengan data yang berkaitan untuk membina graf, yang membolehkan analisis kebergantungan bersama data.

Multimodality memanjangkan pendekatan tradisional untuk menangani satu bentuk data dengan membenarkan sistem AI untuk mengendalikan pelbagai sumber maklumat dan mengekstrak pandangan yang lebih mendalam. Dalam sistem RAG, multimodality sangat berharga kerana ia meningkatkan keupayaan sistem untuk mengenali entiti, memahami hubungan, dan mengekstrak pengetahuan dari pelbagai format data, menyumbang kepada graf pengetahuan yang lebih tepat dan terperinci.

Apakah kecerdasan dokumen azure?

Azure Document Intelligence yang dahulunya dikenali sebagai Azure Form Cikrentizer adalah perkhidmatan Microsoft Azure yang membolehkan organisasi mengekstrak maklumat dari dokumen seperti resit berstruktur atau tidak berstruktur, invois dan banyak jenis data lain. Perkhidmatan ini bergantung pada model AI yang siap sedia yang membantu membaca dan memahami kandungan dokumen, pelanggan Relief dapat mengoptimumkan pemprosesan dokumen mereka, mengelakkan input data manual, dan mengekstrak pandangan berharga dari data.

Kecerdasan Dokumen Azure membolehkan pengguna memanfaatkan algoritma ML dan NLP untuk membolehkan sistem mengiktiraf entiti tertentu seperti nama, tarikh, nombor dalam invois, jadual, dan hubungan di kalangan entiti. Ia menerima format seperti PDF, imej dengan format JPEG dan PNG, serta dokumen yang diimbas yang menjadikannya alat yang sesuai untuk banyak perniagaan.

Memahami kain multimodal

Sistem RAG multimodal meningkatkan kain tradisional dengan mengintegrasikan pelbagai jenis data, seperti teks, imej, dan data berstruktur. Pendekatan ini memberikan pandangan yang lebih holistik tentang pengekstrakan pengetahuan dan pemetaan hubungan. Ia membolehkan pandangan yang lebih kuat dan membuat keputusan. Dengan menggunakan multimodality, sistem RAG boleh memproses dan mengaitkan sumber maklumat yang pelbagai, membuat analisis lebih mudah disesuaikan dan komprehensif.

Rag supercharging dengan multimodality

Rag tradisional terutamanya memberi tumpuan kepada data berstruktur, tetapi maklumat dunia nyata datang dalam pelbagai bentuk. Dengan menggabungkan data multimodal (contohnya, teks dari dokumen, imej, atau audio), kain menjadi lebih mampu. Multimodal Rags boleh:

• Mengintegrasikan data dari pelbagai sumber : Gunakan teks, imej, dan jenis data lain secara serentak untuk memetakan hubungan yang lebih kompleks.
• Meningkatkan konteks : Menambah data visual atau audio ke data teks memperkaya pemahaman sistem tentang hubungan, entiti, dan pengetahuan.
• Mengendalikan senario kompleks : Di sektor seperti penjagaan kesihatan, kain multimodal boleh mengintegrasikan rekod perubatan, imej diagnostik, dan data pesakit untuk membuat graf pengetahuan yang lengkap, menawarkan pandangan melebihi apa yang dapat disediakan oleh model tunggal modaliti.

Faedah kain multimodal

Marilah kita meneroka faedah kain multimodal di bawah:

Pengiktirafan entiti yang lebih baik

Rag multimodal lebih cekap dalam mengenal pasti entiti kerana mereka boleh memanfaatkan pelbagai jenis data. Daripada hanya bergantung pada teks, sebagai contoh, mereka boleh merujuk data imej atau data berstruktur dari spreadsheet untuk memastikan pengiktirafan entiti yang tepat.

Pengekstrakan hubungan yang dipertingkatkan

Pengekstrakan hubungan menjadi lebih bernuansa dengan data multimodal. Dengan memproses bukan hanya teks, tetapi juga imej, video, atau PDF, sistem RAG multimodal dapat mengesan hubungan yang kompleks dan berlapis yang mungkin dilewatkan oleh kain tradisional.

Pembinaan graf pengetahuan yang lebih baik

Penyepaduan data multimodal meningkatkan keupayaan untuk membina graf pengetahuan yang menangkap senario dunia dengan lebih berkesan. Sistem ini boleh menghubungkan data merentasi pelbagai format, meningkatkan kedalaman dan ketepatan graf pengetahuan.

Azure Document Intelligence for Rag

Azure Document Intelligence adalah suite alat AI dari Microsoft untuk mengekstrak maklumat dari dokumen. Bersepadu dengan graf AI relasi (RAG), ia meningkatkan pemahaman dokumen. Ia menggunakan model pra-dibina untuk parsing dokumen, pengiktirafan entiti, pengekstrakan hubungan, dan pertanyaan. Integrasi ini membantu proses RAG yang tidak berstruktur, seperti invois atau kontrak, dan mengubahnya menjadi pandangan berstruktur dalam graf pengetahuan.

Model AI yang telah dibina untuk pemahaman dokumen

Azure menyediakan model AI yang terlatih yang boleh memproses dan memahami format dokumen yang kompleks, termasuk PDF, imej, dan data teks berstruktur. Model -model ini direka untuk mengautomasikan dan meningkatkan saluran paip pemprosesan dokumen, dengan lancar menghubungkan ke sistem RAG. Model pra-dibina menawarkan keupayaan yang mantap seperti pengiktirafan aksara optik (OCR), pengekstrakan susun atur, dan pengesanan bidang dokumen tertentu, menjadikan integrasi dengan sistem RAG lancar dan berkesan.

Dengan menggunakan model -model ini, organisasi dapat dengan mudah mengekstrak dan menganalisis data dari dokumen, seperti invois, resit, kertas penyelidikan, atau kontrak undang -undang. Ini mempercepatkan aliran kerja, mengurangkan campur tangan manusia, dan memastikan bahawa pandangan utama ditangkap dan disimpan dalam graf pengetahuan sistem RAG.

Pengiktirafan Entiti dengan Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER)

Pengiktirafan Entiti Dinamakan Azure (NER) adalah kunci untuk mengekstrak maklumat berstruktur dari dokumen teks berat. Ia mengenal pasti entiti seperti orang, lokasi, tarikh, dan organisasi dalam dokumen dan menghubungkannya dengan graf hubungan. Apabila diintegrasikan ke dalam kain multimodal, NER meningkatkan ketepatan entiti yang menghubungkan dengan mengiktiraf nama, tarikh, dan istilah di pelbagai jenis dokumen.

Sebagai contoh, dalam dokumen kewangan, NER boleh digunakan untuk mengekstrak nama pelanggan, jumlah urus niaga, atau pengecam syarikat. Data ini kemudian dimasukkan ke dalam sistem RAG, di mana hubungan antara entiti ini dipetakan secara automatik, membolehkan organisasi untuk menanyakan dan menganalisis koleksi dokumen besar dengan ketepatan.

Pengekstrakan hubungan dengan pengekstrakan frasa utama (KPE)

Satu lagi ciri kuat kecerdasan dokumen Azure ialah pengekstrakan frasa utama (KPE). Keupayaan ini secara automatik mengenal pasti frasa utama yang mewakili hubungan atau konsep penting dalam dokumen. KPE mengekstrak frasa seperti nama produk, istilah undang -undang, atau interaksi dadah dari teks dan menghubungkannya dalam sistem RAG.

Dalam kain multimodal, KPE menghubungkan istilah utama dari pelbagai modaliti -teks, imej, dan transkrip audio. Ini membina graf pengetahuan yang lebih kaya. Sebagai contoh, dalam penjagaan kesihatan, KPE mengekstrak nama dan gejala ubat dari rekod perubatan. Ia menghubungkan data ini ke penyelidikan, mewujudkan graf komprehensif yang membantu dalam membuat keputusan perubatan yang tepat.

Soalan menjawab dengan pembuat qna

Pembuat QNA Azure menambah dimensi perbualan untuk mendokumenkan kecerdasan dengan mengubah dokumen ke dalam sistem soal jawab interaktif. Ia membolehkan pengguna untuk menanyakan dokumen dan menerima jawapan yang tepat berdasarkan maklumat di dalamnya. Apabila digabungkan dengan kain multimodal, ciri ini membolehkan pengguna untuk menanyakan pelbagai format data, meminta soalan kompleks yang bergantung pada teks, imej, atau data berstruktur.

Sebagai contoh, dalam analisis dokumen undang -undang, pengguna boleh meminta pembuat QNA untuk menarik klausa yang relevan dari kontrak atau laporan pematuhan. Keupayaan ini dengan ketara meningkatkan pengambilan keputusan berasaskan dokumen dengan memberikan respons segera dan tepat kepada pertanyaan yang kompleks, sementara sistem RAG memastikan hubungan antara pelbagai entiti dan konsep dikekalkan.

Membina Sistem Rag Multimodal Dengan Kecerdasan Dokumen Azure: Panduan Langkah demi Langkah

Kami sekarang akan menyelam lebih mendalam ke dalam langkah demi langkah panduan bagaimana kita boleh membina kain modal berbilang dengan kecerdasan dokumen azure.

Penyediaan data

Langkah pertama dalam membina graf AI relasi multimodal (RAG) menggunakan kecerdasan dokumen Azure sedang menyediakan data. Ini melibatkan pengumpulan data multimodal seperti dokumen teks, imej, jadual, dan data berstruktur/tidak berstruktur yang lain. Azure Document Intelligence, dengan keupayaannya untuk memproses pelbagai jenis data, memudahkan proses ini dengan:

• Dokumen Parsing: Mengekstrak maklumat yang relevan dari dokumen menggunakan Azure Form Cikrogent atau OCR Services. Alat ini mengenal pasti dan mendigitalkan teks, menjadikannya sesuai untuk analisis lanjut.
• Pengiktirafan Entiti: Menggunakan Pengiktirafan Entiti Dinamakan (NER) kepada entiti tag seperti orang, tempat, dan tarikh dalam dokumen.
• Penstrukturan data: Menganjurkan entiti yang diiktiraf ke dalam format yang boleh digunakan untuk pengekstrakan hubungan dan membina model RAG. Format berstruktur seperti JSON atau CSV biasanya digunakan untuk menyimpan data ini.

Model pemprosesan dokumen Azure mengautomasikan banyak kerja yang membosankan mengumpul, membersihkan, dan menganjurkan pelbagai data ke dalam format berstruktur untuk pemodelan graf.

Latihan Model

Selepas mendapat data, proses seterusnya yang perlu dilakukan adalah latihan model RAG. Dan ini adalah di mana multimodality sebenarnya berguna kerana model perlu mengambil berat tentang pelbagai jenis data dan interkoneksi mereka.

• Mengintegrasikan data multimodal: Khususnya, graf pengetahuan harus memasukkan maklumat teks, maklumat imej dan maklumat berstruktur kain untuk melatih kain multimodal. Pytorch atau Tensorflow dan perkhidmatan kognitif Azure boleh digunakan untuk melatih model yang berfungsi dengan jenis data yang berbeza.
• Memanfaatkan model pra-terlatih Azure: Adalah mungkin untuk mempertimbangkan bahawa kecerdasan dokumen Azure mempunyai penyelesaian siap sedia untuk pelbagai tugas, seperti pengesanan entiti, pengekstrakan kata kunci, atau ringkasan teks. Oleh kerana keterbukaan model -model ini, mereka membenarkan pelarasan model -model ini mengikut satu set spesifikasi tertentu untuk memastikan graf pengetahuan telah mengenal pasti entiti dan hubungan yang baik.
• Menghidupkan pengetahuan dalam RAG: Dalam RAG entiti yang diiktiraf, frasa utama dan hubungan diperkenalkan. Ini memberi kuasa kepada model untuk mentafsirkan data serta hubungan antara titik data dataset besar.

Penilaian dan penghalusan

Langkah terakhir adalah menilai dan menyempurnakan model RAG multimodal untuk memastikan ketepatan dan kaitan dalam senario dunia nyata.

• Pengesahan Model: Menggunakan subset data untuk pengesahan, alat Azure dapat mengukur prestasi kain di kawasan seperti pengiktirafan entiti, pengekstrakan hubungan, dan pemahaman konteks.
• Pemulihan Iteratif: Berdasarkan hasil pengesahan, anda mungkin perlu menyesuaikan hyperparameters model, menyempurnakan embeddings, atau membersihkan data lagi. Paip AI Azure menyediakan alat untuk latihan dan penilaian model yang berterusan, menjadikannya lebih mudah untuk menyempurnakan model RAG secara berulang.
• Pengembangan Pengetahuan Pengetahuan: Memandangkan lebih banyak data multimodal tersedia, RAG dapat diperluas untuk menggabungkan pandangan baru, memastikan model itu tetap terkini dan relevan.

Gunakan kes untuk kain multimodal

Multimodal Relational AI Graphs (RAGS) memanfaatkan integrasi jenis data yang pelbagai untuk memberikan pandangan yang kuat di pelbagai domain. Keupayaan untuk menggabungkan teks, imej, dan data berstruktur ke dalam graf bersatu menjadikannya sangat berkesan dalam beberapa aplikasi dunia nyata. Begini bagaimana kain rag multimodal boleh digunakan dalam kes penggunaan yang berbeza:

Pengesanan penipuan

Pengesanan penipuan adalah kawasan di mana RAG multimodal cemerlang dengan mengintegrasikan pelbagai bentuk data untuk mengungkap corak dan anomali yang mungkin menunjukkan aktiviti penipuan.

• Mengintegrasikan data teks dan visual: Dengan menggabungkan data teks dari rekod urus niaga dengan data visual dari rakaman keselamatan atau dokumen (seperti invois dan resit), RAGS dapat membuat pandangan komprehensif transaksi. Sebagai contoh, jika imej invois tidak sepadan dengan data tekstual dalam rekod urus niaga, ia boleh membenderakan percanggahan yang berpotensi.
• Pengesanan anomali yang dipertingkatkan: Pendekatan multimodal membolehkan pengesanan anomali yang lebih canggih. Sebagai contoh, kain boleh menghubungkan corak luar biasa dalam data urus niaga dengan anomali visual dalam dokumen atau imej yang diimbas, menyediakan mekanisme pengesanan penipuan yang lebih mantap.
• Analisis kontekstual: Menggabungkan data dari pelbagai sumber membolehkan pemahaman kontekstual yang lebih baik. Sebagai contoh, menghubungkan corak urus niaga yang mencurigakan dengan tingkah laku pelanggan atau data luaran (seperti skim penipuan yang diketahui) meningkatkan ketepatan pengesanan penipuan.

Chatbots perkhidmatan pelanggan

Rag multimodal dengan ketara meningkatkan fungsi chatbots perkhidmatan pelanggan dengan memberikan pemahaman yang lebih kaya tentang interaksi pelanggan.

• Pemahaman Kontekstual: Dengan mengintegrasikan teks dari pertanyaan pelanggan dengan maklumat kontekstual dari interaksi sebelumnya dan data visual (seperti imej produk atau gambar rajah), chatbots dapat memberikan respons yang lebih tepat dan kontekstual yang relevan.
• Pengendalian Pertanyaan Kompleks: Rag multimodal membolehkan chatbots memahami dan memproses pertanyaan kompleks yang melibatkan pelbagai jenis data. Sebagai contoh, jika pelanggan bertanya tentang status pesanan, chatbot boleh mengakses butiran pesanan berasaskan teks dan data visual (seperti peta penjejakan) untuk memberikan respons yang komprehensif.
• Kualiti interaksi yang lebih baik: Dengan memanfaatkan hubungan dan entiti yang disimpan dalam kain, chatbots boleh menawarkan respons peribadi berdasarkan sejarah, keutamaan, dan interaksi pelanggan dengan pelbagai jenis data.

Penemuan Dadah

Dalam bidang penemuan dadah, kain multimodal memudahkan integrasi sumber data yang pelbagai untuk mempercepat proses penyelidikan dan pembangunan.

• Integrasi Data: Penemuan dadah melibatkan data dari kesusasteraan saintifik, ujian klinikal, hasil makmal, dan struktur molekul. Rag multimodal mengintegrasikan jenis data yang berbeza ini untuk mewujudkan graf pengetahuan yang komprehensif yang menyokong lebih banyak membuat keputusan.
• Pengekstrakan hubungan: Dengan mengekstrak hubungan antara entiti yang berbeza (seperti sebatian dadah, protein, dan penyakit) dari pelbagai sumber data, kain membantu mengenal pasti calon -calon dadah yang berpotensi dan meramalkan kesannya dengan lebih tepat.
• Pembinaan Grafik Pengetahuan yang Dipertingkatkan: RAG Multimodal membolehkan pembinaan graf pengetahuan terperinci yang menghubungkan data eksperimen dengan penemuan penyelidikan dan data molekul. Pandangan holistik ini membantu dalam mengenal pasti sasaran dadah baru dan memahami mekanisme tindakan untuk ubat -ubatan yang sedia ada.

Masa Depan Rag Multimodal

Ke depan, masa depan kain multimodal ditetapkan untuk menjadi transformatif. Kemajuan dalam AI dan pembelajaran mesin akan mendorong evolusi mereka. Perkembangan masa depan akan memberi tumpuan kepada peningkatan ketepatan dan skalabiliti. Ini akan membolehkan analisis yang lebih canggih dan keupayaan membuat keputusan masa nyata.

Algoritma yang dipertingkatkan dan sumber pengiraan yang lebih kuat akan memudahkan pengendalian set data yang semakin kompleks. Ini akan menjadikan kain lebih berkesan dalam mengungkap pandangan dan meramalkan hasil. Di samping itu, penyepaduan teknologi baru muncul, seperti pengkomputeran kuantum dan rangkaian saraf maju, dapat mengembangkan lagi potensi aplikasi kain multimodal. Ini boleh membuka jalan untuk terobosan dalam pelbagai bidang.

Kesimpulan

Penyepaduan graf AI relasi multimodal (RAGS) dengan teknologi canggih seperti Azure Document Intelligence mewakili lonjakan yang ketara ke hadapan dalam analisis data dan kecerdasan buatan. Dengan memanfaatkan integrasi data multimodal, organisasi dapat meningkatkan keupayaan mereka untuk mengekstrak pandangan yang bermakna. Pendekatan ini meningkatkan proses membuat keputusan dan menangani cabaran kompleks di pelbagai domain. Sinergi pelbagai jenis data -teks, imej, dan data berstruktur -membolehkan analisis yang lebih komprehensif. Ia juga membawa kepada ramalan yang lebih tepat. Integrasi ini mendorong inovasi dan kecekapan dalam aplikasi yang terdiri daripada pengesanan penipuan kepada penemuan dadah.

Sumber untuk belajar lebih banyak

Untuk memperdalam pemahaman anda tentang kain multimodal dan teknologi yang berkaitan, pertimbangkan untuk meneroka sumber -sumber berikut:

• Dokumentasi Microsoft Azure
• AI dan Blog Komuniti Graf Pengetahuan
• Kursus mengenai teknologi AI dan Grafik multimodal di Coursera dan EDX

Soalan yang sering ditanya

Q1. Apakah graf AI relasi (RAG)?

A. Graf AI Relational (RAG) adalah struktur data yang mewakili dan menganjurkan hubungan antara entiti yang berbeza. Ia meningkatkan pengambilan dan analisis data dengan memetakan sambungan antara pelbagai elemen dalam dataset, memudahkan interaksi data yang lebih berwawasan dan cekap.

S2. Bagaimanakah multimodality meningkatkan sistem RAG?

A. Multimodality meningkatkan sistem RAG dengan mengintegrasikan pelbagai jenis data (teks, imej, jadual, dan lain -lain) ke dalam rangka kerja yang koheren. Integrasi ini meningkatkan ketepatan dan kedalaman pengiktirafan entiti, pengekstrakan hubungan, dan pembinaan graf pengetahuan, yang membawa kepada analisis data yang lebih mantap dan serba boleh.

Q3. Apakah faedah menggunakan kecerdasan dokumen Azure dalam sistem RAG?

A. Azure Document Intelligence menyediakan model AI untuk pengiktirafan entiti, pengekstrakan hubungan, dan menjawab soalan, memudahkan pemahaman dokumen dan integrasi data.

Q4. Apakah beberapa aplikasi dunia yang nyata dari kain multimodal?

A. Aplikasi termasuk pengesanan penipuan, chatbots perkhidmatan pelanggan, dan penemuan dadah, memanfaatkan analisis data yang komprehensif untuk hasil yang lebih baik.

S5. Apakah masa depan kain multimodal?

A. Kemajuan masa depan akan meningkatkan integrasi pelbagai jenis data, meningkatkan ketepatan, kecekapan, dan skalabilitas dalam pelbagai industri.

Atas ialah kandungan terperinci Rag dengan Multimodality dan Azure Document Intelligence. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!