多模式检索增强发电（RAG）已彻底改变了大型语言模型（LLMS）的访问和利用外部数据，超越了传统的仅限文本限制。 多模式数据的越来越多的流行率需要整合文本和视觉信息才能进行综合分析，尤其是在金融和科学研究等复杂领域。多模式抹布通过使LLM能够处理文本和图像来实现这一目标，从而改善了知识检索和更细微的推理。本文详细介绍了使用Google的Gemini模型，顶点AI和Langchain构建多模式的抹布系统，向您指导您完成每个步骤：环境设置，数据预处理，嵌入生成以及创建强大的文档搜索引擎。
密钥学习目标
>掌握多模式抹布的概念及其在增强数据检索功能方面的重要性。-
了解双子座如何处理和集成文本和视觉数据。>
- 学习利用顶点AI的功能来构建适合实时应用的可扩展AI模型。
>探索Langchain在将LLM与外部数据源无缝集成的作用中。-
开发有效的框架，这些框架同时使用文本和视觉信息来确切，上下文感知的响应。-
将这些技术应用于实际用例，例如内容生成，个性化建议和AI助手。
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- >本文是数据科学博客马拉松的一部分。
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目录的表
>多模式抹布：综合概述
>使用的核心技术
系统体系结构解释了-
>用顶点AI，Gemini和Langchain - 构建多模式的抹布系统
步骤1：环境配置-
步骤2：Google Cloud Project详细信息-
>步骤3：顶点AI SDK初始化-
步骤4：导入必要的库- >
步骤5：模型规格-
步骤6：数据摄入-
>步骤7：创建和部署顶点AI向量搜索索引和端点- >
>步骤8：猎犬创建和文档加载-
步骤9：带猎犬和双子座LLM - 的链结构
步骤10：模型测试-
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现实世界应用-
结论
常见问题-
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多模式抹布：综合概述- >
>多模式抹布系统结合了视觉和文本信息，以提供更丰富的，更相关的输出。与传统的基于文本的LLM不同，多模式抹布系统旨在摄入和处理视觉内容，例如图表，图形和图像。这种双重处理能力对于分析复杂数据集尤其有益，其中视觉元素与文本一样丰富，例如财务报告，科学出版物或技术手册。
通过处理文本和图像，该模型可以更深入地了解数据，从而产生更准确和有见地的响应。这种集成减轻了产生误导或事实不正确的信息（机器学习中的常见问题）的风险，从而导致更可靠的决策和分析产出。
>使用
的核心技术
本节总结了所使用的关键技术：
> google Deepmind的双子座：
一个强大的生成AI套件，设计用于多模式任务，能够无缝处理和生成文本和图像。- >
> dertex ai：一个用于开发，部署和缩放机器学习模型的综合平台，具有可靠的矢量搜索功能，可用于有效的多模式数据检索。
>
- >> langchain：>一个框架，简化了LLM与各种工具和数据源的集成，从而促进了模型，嵌入式和外部资源之间的连接。>
>- >检索 - 杰出生成（RAG）框架：结合基于检索的基于检索的模型和基于生成的模型，以通过从外部来源从外部来源领取相关的上下文，在生成输出之前，以提高响应准确性，非常适合处理多模态内容。>>>>>>>>>>>。
>
OpenAi的dall·e：- （可选）图像生成模型，该模型将文本提示转换为视觉内容，增强具有上下文相关图像的多模式抹布输出。
用于多模式处理的>
变压器：用于处理混合输入类型的基础体系结构，启用涉及文本和视觉数据的有效处理和响应生成。
-
系统体系结构解释了
-
>多模式抹布系统通常包括：
用于多模式处理的Gemini-
处理文本和图像输入，从每种模式中提取详细信息。
>- >顶点AI矢量搜索：提供了一个矢量数据库，用于有效嵌入管理和数据检索。>
> langchain MultivectorRetriever：- >作为中介，根据用户查询从矢量数据库中检索相关数据。>
RAG框架集成：- 将检索到的数据与LLM的生成能力结合在一起，以创建准确，上下文富裕的响应。
>多模式编码器：
融合了文本和视觉内容，确保两种数据类型都有效地有助于输出。
用于混合数据处理的- > 变压器：利用注意机制来对齐和整合来自不同模态的信息。
- >微调管道：（可选）定制培训程序，这些培训程序基于特定的多模式数据集优化模型性能，以提高准确性和上下文理解。>
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（其余部分，步骤1-10，实际应用，结论和常见问题解答将遵循类似的重塑和重组模式，以保持原始含义，同时避免逐字化重复。这些图像将保持其原始格式和位置。）
以上是用顶点AI和Gemini掌握多模式抹布的内容的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！
