슬라이드 데크의 멀티 모달 래그에 대한 맥락 검색

멀티 모달 래그의 전력 잠금 해제 : 단계별 안내서 텍스트와 이미지를 완벽하게 통합하는 답변을받는 질문을 통해 문서에서 정보를 쉽게 검색하는 것을 상상해보십시오. 이 안내서는이를 달성하는 멀티 모달 검색 세대 생성 (RAG) 파이프 라인을 구축합니다. Llamaparse를 사용하여 PDF 슬라이드 데크의 구문 분석 텍스트 및 이미지를 다루고, 검색을위한 상황에 맞는 요약을 만들고, 쿼리 응답을 위해 GPT-4와 같은 고급 모델을 활용합니다. 또한 상황에 맞는 검색이 정확성을 높이고 신속한 캐싱을 통해 비용을 최적화하며 기준선 및 강화 된 파이프 라인 성능을 비교하는 방법을 살펴 보겠습니다. 래그의 잠재력을 잠금 해제합시다!

주요 학습 목표 :

llamaparse와 함께 PDF 슬라이드 데크 구문 분석 (텍스트 및 이미지). 텍스트 청크에 상황에 맞는 요약을 추가하여 검색 정확도 향상. 멀티 모달 데이터를 GPT-4와 같은 모델에 통합합니다 기준 지수와 상황 지수 간의 검색 성능 비교

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 : 상황에 맞는 멀티 모달 헝겊 파이프 라인 구축 환경 설정 및 종속성 로딩 및 구문 분석 멀티 모달 노드 생성 컨텍스트 요약 통합 지수를 구축하고 지속시킵니다 멀티 모달 쿼리 엔진 구성 테스트 Queries 상황에 맞는 검색의 이점을 분석

결론 자주 묻는 질문
• 상황에 맞는 멀티 모달 래그 파이프 라인 구축
처음에 인류 블로그 게시물에 소개 된 문맥 검색은 각 텍스트 청크에 문서의 전체 컨텍스트 내에서 그 위치에 대한 간결한 요약을 제공합니다. 이는 높은 수준의 개념과 키워드를 통합하여 검색을 향상시킵니다. LLM 호출이 비싸기 때문에 효율적인 프롬프트 캐싱이 중요합니다. 이 예제는 문맥 요약을 위해 Claude 3.5-Sonnet을 사용하고 문서 텍스트 토큰을 캐싱하면서 구문 분석 된 텍스트 청크에서 요약을 생성합니다. 텍스트 및 이미지 청크는 모두 응답 생성을 위해 최종 멀티 모달 래그 파이프 라인에 공급됩니다. 표준 헝겊에는 데이터를 구문 분석하고, 텍스트 청크를 포함시키고 인덱싱하고, 쿼리를위한 관련 청크를 검색하고, LLM을 사용한 응답을 합성하는 것이 포함됩니다. 문맥 검색은 컨텍스트 요약으로 각 텍스트 청크에 주석을 달아서이를 향상시켜 텍스트와 정확히 일치하지 않지만 전체 주제와 관련된 쿼리의 검색 정확도를 향상시킵니다. 멀티 모달 래그 파이프 라인 개요 :
• 이 안내서는 PDF 슬라이드 데크를 사용하여 멀티 모달 헝겊 파이프 라인을 구축하여 다음을 활용합니다.

  anthropic

  (클로드 3.5-sonnet) 1 차 llm
  voyageai
  • 청크 임베딩을위한 임베딩 검색 및 인덱싱의 경우 llamaindex pdf에서 텍스트와 이미지를 추출하려면 llamaparse OpenAi GPT-4
  최종 쿼리 응답을위한 스타일의 멀티 모달 모델 (텍스트 이미지 모드).
  • llm Call Caching은 비용을 최소화하기 위해 구현됩니다 (나머지 섹션은 환경 설정, 코드 예제 및 나머지 튜토리얼을 자세히 설명하고, 원래 입력의 구조와 내용을 반영하지만, 역설을 달성하기위한 사소한 문구 변경을 통해 길이로 인해 제목과 소환장이 동일하고, 흐름과 명확성을 위해 조정 된 구조는 동일하게 유지 될 것입니다. 결론
  이 튜토리얼은 강력한 멀티 모달 래그 파이프 라인을 구축하는 것을 보여주었습니다. 우리는 llamaparse를 사용하여 PDF 슬라이드 데크, 상황에 맞는 요약으로 강화 된 검색 및 강력한 LLM (GPT-4)으로 통합 된 텍스트 및 시각 데이터를 사용하여 PDF 슬라이드 데크를 구문 분석했습니다. 기준선 및 상황에 맞는 지수를 비교하면 개선 된 검색 정밀도가 강조되었습니다. 이 안내서는 다양한 데이터 소스를위한 효과적인 멀티 모달 AI 솔루션을 구축하는 도구를 제공합니다. 키 테이크 아웃 :
  • 문맥 검색은 개념적으로 관련된 쿼리에 대한 검색을 크게 향상시킵니다 멀티 모달 래그는 포괄적 인 답변을 위해 텍스트와 시각적 데이터를 모두 활용합니다. 프롬프트 캐싱은 특히 큰 덩어리의 비용 효율성에 필수적입니다. 이 접근법은 웹 컨텐츠 (ScrapeGraphai 사용)를 포함한 다양한 데이터 소스에 적응합니다.
  이 적응 가능한 접근 방식은 기업 지식 기반에서 마케팅 자료에 이르기까지 모든 PDF 또는 데이터 소스와 함께 작동합니다.
  • 자주 묻는 질문
  (이 섹션은 원래의 질문과 답변을 유지하지만 설명 된 설명을 유지하면서 해석 될 것입니다.)

위 내용은 슬라이드 데크의 멀티 모달 래그에 대한 맥락 검색의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!