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用假嵌入增强破布系统

William Shakespeare

Mar 03, 2025 pm 06:08 PM

>多模式检索仪（RAG）系统正在通过整合多种数据类型（TEXT，图像，音频和视频）来彻底改变AI，从而获得更多细微差别和上下文感知的响应。这超过了传统的抹布，这仅关注文本。一个关键的进步是通讯嵌入，为视觉和文本数据创建了一个统一的空间，从而实现了无缝的跨模式交互。高级模型会生成高质量的嵌入，改善信息检索并弥合不同内容形式之间的差距，最终丰富用户体验。

学习目标

掌握了多模式抹布的基本原理及其优势比传统抹布。
了解嵌入统一文本和图像嵌入空间中的作用。
比较剪辑模型的somic视觉嵌入，分析性能基准。
>使用somic Vision和Text Embeddings在Python中实现多模式的RAG系统。
学习从PDF中提取和处理多模式检索的文本和视觉数据。

*本文是*** 数据科学blogathon的一部分。

目录的

>

- >
- 中提取图像
- 提取文本
- 中存储
- 中

什么是多模式的抹布？

>多模式抹布代表了一个显着的AI进步，这是通过合并多种数据类型来基于传统抹布的。与主要处理文本的传统系统不同，多模式抹布处理并同时集成了多个数据表格。这导致了更全面的理解和背景感知的反应。

键多模式抹布组件：

>数据摄入：来自各种来源的数据是使用专用处理器摄入的，确保验证，清洁和归一化。
>
>向量表示：>使用神经网络（例如，图像的剪辑，文本的剪辑，bert for Text）来处理统一的矢量嵌入，保留语义关系。
> 使用索引技术（HNSW，FAISS），将> >向量数据库存储：
嵌入嵌入在优化的矢量数据库（例如qdrant）中，以有效检索。查询处理：
>传入查询被分析，转换为与存储数据相同的向量空间，并用于识别相关模态并生成用于搜索的嵌入。
nive vision嵌入

解决剪贴模型限制：

>
>剪辑以零拍功能出色时，其文本编码在图像检索之外的任务中表现不佳（如MTEB基准测试所示）。 Nimic Embed Vision通过将其视觉编码器与嵌入式文本潜在空间保持一致来解决这一点。

媒体嵌入视觉与提名嵌入文本一起训练，冻结文本编码器并在图像文本对上训练视觉编码器。这样可以确保最佳的结果和与名词嵌入文本嵌入的向后兼容性。
>
>杂志嵌入的性能基准
剪辑模型虽然在零拍功能方面令人印象深刻，但在语义相似性（MTEB基准）等单峰任务中显示出弱点。通用嵌入视觉通过将其视觉编码器与名词嵌入文本潜在空间保持一致，从而克服了这一点，从而在图像，文本和多模式任务（Imagenet Zero-Shot，MTEB，MTEB，DataComp Benchmarks）中产生了强大的性能。

python实施多模式抹布，带有通知嵌入

本教程构建了一个多模式抹布系统，从包含文本和图像的PDF检索信息（使用带有T4 GPU的Google Colab）。

>步骤1：安装库 Enhancing RAG Systems with Nomic Embeddings