当面对多种不同格式的文档时,如何让AI系统更好地处理复杂文档?
在构建多模态RAG(Retrieval-Augmented Generation)系统时,选择合适的技术路径至关重要。以下是对两种主要技术路径的分析:
基于语义抽取的多模态 RAG
这种路径首先运用图像识别技术,如OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别),从图像中抽取出文字、表格和图片等元素。之后,这些独立的对象会被进一步解析,转换成文本格式,以便于后续的信息检索与分析。这种方法的优势在于其深度和广度,几乎覆盖了文档内的每一个细节,确保信息的全面性和精准性。但其处理效率相对较低,自动化程度受限,尤其面对大规模数据集时,挑战更为显著。基于视觉语言模型的多模态 RAG
直接利用视觉语言模型(Visual Language Model, VLM)处理多模态数据,此类模型可以直接接收文档、图片或视频等形式的原始输入,将其转化为向量(Patch Embedding)。这些向量可用于构建更加精细的文档嵌入,有助于增强 RAG 系统的检索和生成能力。由于单一向量难以充分反映复杂文档的所有方面,使用多向量(或称为张量)成为了优选方案,以减少信息丢失,更全面地代表文档含义。
赞5
踩0