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视觉模型集成: 改进 RAG 文档处理新方法- 传统 RAG 只处理文本内容, 而这个系统同时处理文本和图像- 对 PDF 文档的每一页同时提取文本和图像信息- 使用 Qdrant 向量数据库存储文本和图像的双重向量表示技术实现细节:- 文本处理: 使用文本嵌入模型处理提取的文本- 图像处理: 使用 CLIP 模型处理页面图像- 向量存储: Qdrant 支持每个文档存储多个向量- 视觉分析: 集成了 OpenAI 的视觉语言模型查询处理流程:- 接收用户查询- 使用向量相似度检索最相关的前 3 个结果- 将查询和检索到的图像传递给视觉语言模型- 聚合文本检索和视觉分析的结果- 生成综合的回答主要优势:- 可以"理解"文档的视觉布局和格式- 提供更丰富的上下文信息- 能够处理图表、图像等非文本内容- 回答更准确, 并能提供视觉证据支持

  1. 视觉模型集成: 改进 RAG 文档处理新方法

    - 传统 RAG 只处理文本内容, 而这个系统同时处理文本和图像
    - 对 PDF 文档的每一页同时提取文本和图像信息
    - 使用 Qdrant 向量数据库存储文本和图像的双重向量表示

    技术实现细节:
    - 文本处理: 使用文本嵌入模型处理提取的文本
    - 图像处理: 使用 CLIP 模型处理页面图像
    - 向量存储: Qdrant 支持每个文档存储多个向量
    - 视觉分析: 集成了 OpenAI 的视觉语言模型

    查询处理流程:
    - 接收用户查询
    - 使用向量相似度检索最相关的前 3 个结果
    - 将查询和检索到的图像传递给视觉语言模型
    - 聚合文本检索和视觉分析的结果
    - 生成综合的回答

    主要优势:
    - 可以"理解"文档的视觉布局和格式
    - 提供更丰富的上下文信息
    - 能够处理图表、图像等非文本内容
    - 回答更准确, 并能提供视觉证据支持