VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。
需求人群：
"VARAG的目标受众是数据科学家、机器学习工程师和研究人员，他们需要处理和检索大量的文档数据。VARAG特别适合于需要处理复杂视觉和文本内容的场景，如法律文件、学术论文和商业报告。"
使用场景示例：
法律团队使用VARAG快速检索合同文档中的相关条款。
研究人员利用VARAG从大量学术论文中提取关键信息。
商业分析师使用VARAG分析市场报告中的图表和数据。
产品特色：
支持多种检索技术，包括文本、图像和多模态文档检索。
Simple RAG：通过OCR技术提取文档中的文本并进行检索。
Vision RAG：结合视觉信息进行检索，使用JinaCLIP模型进行跨模态编码。
ColPali RAG：直接将文档页面作为图像嵌入，使用PaliGemma模型进行编码。
Hybrid ColPali RAG：结合图像嵌入和ColPali的晚期交互机制进行检索。
提供交互式游乐场，可以比较不同的RAG解决方案。
支持本地运行和Google Colab上的演示。
使用教程：
克隆仓库：使用git命令克隆VARAG的GitHub仓库。
设置环境：使用Conda创建并激活虚拟环境。
安装依赖：使用pip或poetry安装所需的Python包。
运行演示：执行demo.py脚本，通过--share参数在本地或Google Colab上运行。
索引数据源：使用VARAG提供的类和方法对数据源进行索引。
执行搜索：输入查询并执行搜索，获取检索结果。
使用结果：将检索结果用于进一步的分析或生成响应。
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视觉增强的检索与生成系统
VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。
高性能多模态语言模型，适用于图像和视频理解。
MiniCPM-V 2.6是一个基于8亿参数的多模态大型语言模型，它在单图像理解、多图像理解和视频理解等多个领域展现出领先性能。该模型在OpenCompass等多个流行基准测试中取得了平均65.2分的高分，超越了广泛使用的专有模型。它还具备强大的OCR能力，支持多语言，并在效率上表现出色，能够在iPad等终端设备上实现实时视频理解。
端侧可用的GPT-4V级多模态大模型
MiniCPM-Llama3-V 2.5 是 OpenBMB 项目中最新发布的端侧多模态大模型，具备8B参数量，支持超过30种语言的多模态交互，并在多模态综合性能上超越了多个商用闭源模型。该模型通过模型量化、CPU、NPU、编译优化等技术实现了高效的终端设备部署，具有优秀的OCR能力、可信行为以及多语言支持等特点。
智能数据提取工具
AlgoDocs是一款基于人工智能技术的数据提取工具。它可以从PDF和扫描文件中快速、安全、准确地提取数据，并将其导出到Excel或发送到会计软件等其他集成系统中。AlgoDocs的功能强大，使用简单，可以帮助用户自动化文档处理流程，提高工作效率。
前沿的多模态大型语言模型
NVLM-D-72B是NVIDIA推出的一款多模态大型语言模型，专注于视觉-语言任务，并且通过多模态训练提升了文本性能。该模型在视觉-语言基准测试中取得了与业界领先模型相媲美的成绩。
低延迟的实时语音交互API
Realtime API 是 OpenAI 推出的一款低延迟语音交互API，它允许开发者在应用程序中构建快速的语音到语音体验。该API支持自然语音到语音对话，并可处理中断，类似于ChatGPT的高级语音模式。它通过WebSocket连接，支持功能调用，使得语音助手能够响应用户请求，触发动作或引入新上下文。该API的推出，意味着开发者不再需要组合多个模型来构建语音体验，而是可以通过单一API调用实现自然对话体验。
国产化大模型，支持多模态，快速低成本智能化转型。
岩芯数智是一家专注于人工智能领域的公司，提供多种智能模型服务，包括Yan模型和Dolphin模型。Yan模型是国产化的大模型，支持多模态，承诺为用户提供训练周期短、数据集需求小、性价比更高的服务，帮助各产业链快速、低成本向智能化转型。Dolphin模型则提供智能对话、文章生成、文案摘要等功能，支持私域模型微调，以满足不同行业的需求。
情感丰富的多模态语言模型
EMOVA（EMotionally Omni-present Voice Assistant）是一个多模态语言模型，它能够进行端到端的语音处理，同时保持领先的视觉-语言性能。该模型通过语义-声学解耦的语音分词器，实现了情感丰富的多模态对话，并在视觉-语言和语音基准测试中达到了最先进的性能。
手写文本识别和字符检测模型
DTLR是一个基于检测的手写文本行识别模型，基于DINO-DETR进行改进，用于文本识别和字符检测。该模型在合成数据上预训练，然后在真实数据集上进行微调。它对于OCR（光学字符识别）领域具有重要意义，特别是在处理手写文本时，能够提高识别的准确性和效率。
下一代多模态智能模型
Emu3是一套最新的多模态模型，仅通过下一个token预测进行训练，能够处理图像、文本和视频。它在生成和感知任务上超越了多个特定任务的旗舰模型，并且不需要扩散或组合架构。Emu3通过将多模态序列统一到一个单一的transformer模型中，简化了复杂的多模态模型设计，展示了在训练和推理过程中扩展的巨大潜力。
自动化文档工作流程
pandaETL是一个自动化文档工作流程的平台，它通过提取、转换和查询数据来帮助用户高效地处理文档密集型操作。该平台支持上传多种文档格式，如PDF和电子表格，并提供自动化功能来提取精确数据。它还提供与数据对话的直观聊天界面，帮助用户快速生成详细报告。此外，pandaETL还提供行业特定的自动化模块，以满足不同行业的需求。
新一代多模态内容审核模型
omni-moderation-latest 是基于 GPT-4o 构建的新一代多模态内容审核模型，它在文本和图像内容的有害信息检测方面更加精确，帮助开发者构建更强大的审核系统。该模型支持文本和图像输入，特别在非英语语言中表现更准确。它能够评估内容是否符合诸如仇恨、暴力、自残等类别，并且提供更细致的审核决策控制。此外，它还提供概率分数来反映内容与检测类别的匹配可能性。该模型对所有开发者免费开放，旨在帮助开发者从最新的研究和安全系统投资中受益。
先进的多模态AI模型家族
Molmo是一个开放的、最先进的多模态AI模型家族，旨在通过学习指向其感知的内容，实现与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。Molmo通过学习指向其感知的内容，实现了与物理和虚拟世界的丰富互动，为下一代应用程序提供行动和交互的能力。
AI技术实现财务文件自动化处理
AI Bank Statement Converter - LedgerBox是一个利用人工智能和OCR技术自动化处理银行对账单、发票、收据等财务文件的在线服务。它通过AI技术实现数据的精确提取和转换，支持多种文件格式，并与流行的会计软件无缝集成。该服务旨在简化会计工作流程，提高数据处理的安全性和效率，帮助企业节省时间，专注于业务增长。
多模态大型语言模型，支持图像和文本处理。
Llama-3.2-11B-Vision 是 Meta 发布的一款多模态大型语言模型（LLMs），它结合了图像和文本处理的能力，旨在提高视觉识别、图像推理、图像描述和回答有关图像的一般问题的性能。该模型在常见的行业基准测试中的表现超过了众多开源和封闭的多模态模型。
开源AI模型，可微调、蒸馏、部署。
Llama 3.2是一系列大型语言模型（LLMs），预训练和微调在1B和3B大小的多语言文本模型，以及11B和90B大小的文本和图像输入输出文本的模型。这些模型可以用于开发高性能和高效率的应用。Llama 3.2的模型可以在移动设备和边缘设备上运行，支持多种编程语言，并且可以通过Llama Stack构建代理应用程序。
字节跳动自研大模型，提供多模态能力
豆包大模型是字节跳动推出的自研大模型，通过内部50+业务场景实践验证，每日万亿级tokens大使用量持续打磨，提供多模态能力，以优质模型效果为企业打造丰富的业务体验。产品家族包括多种模型，如通用模型、视频生成、文生图、图生图、同声传译等，满足不同业务需求。
利用OpenAI的GPT-4 Turbo模型进行高效OCR处理
这是一个开源的OCR API，利用OpenAI强大的语言模型和优化的性能技术（如并行处理和批处理）来实现从复杂PDF文档中提取高质量文本。非常适合寻求高效文档数字化和数据提取解决方案的企业。
智能办公助手，提升工作效率
360AI办公是一款集成了多种智能办公工具的平台，旨在通过人工智能技术提高用户的工作效率和质量。它通过提供便捷的办公服务，帮助用户在文档处理、数据分析等方面节省时间，从而让用户可以更专注于核心工作。产品背景信息显示，360AI办公由360公司开发，依托于强大的技术实力和丰富的行业经验，致力于为用户提供一站式的智能办公解决方案。
多模态12B参数模型，结合视觉编码器处理图像和文本。
Pixtral-12B-2409是由Mistral AI团队开发的多模态模型，包含12B参数的多模态解码器和400M参数的视觉编码器。该模型在多模态任务中表现出色，支持不同尺寸的图像，并在文本基准测试中保持最前沿的性能。它适用于需要处理图像和文本数据的高级应用，如图像描述生成、视觉问答等。
首个多模态 Mistral 模型，支持图像和文本的混合任务处理。
Pixtral 12B 是 Mistral AI 团队开发的一款多模态 AI 模型，它能够理解自然图像和文档，具备出色的多模态任务处理能力，同时在文本基准测试中也保持了最先进的性能。该模型支持多种图像尺寸和宽高比，能够在长上下文窗口中处理任意数量的图像，是 Mistral Nemo 12B 的升级版，专为多模态推理而设计，不牺牲关键文本处理能力。
几行代码接入大模型
智谱AI大模型开放平台是一个提供多种AI模型服务的平台，支持开发者和企业快速接入大模型API，构建变革性AI体验。平台提供GLM-4系列大模型，包括免费模型GLM-4-Flash、全自研最新版本GLM-4-Plus、支持200万上下文的GLM-4-Long等。此外，还提供多模态大模型，如视觉能力GLM-4V-Plus、文生图CogView-3-Plus、文生视频CogVideoX。平台面向开发者提供模型API、Alltools API、批处理API等服务，面向企业服务提供医疗健康、汽车、游戏娱乐、文旅、智能终端、智能制造、消费等行业解决方案。
在设备上与您的笔记进行对话，提升生产力。
Mneme AI 是一款运行在iPhone上的本地AI助手应用，它允许用户通过与个人笔记、文档和书籍的对话来提高工作效率。这款应用完全离线运行，确保了用户数据的隐私和安全。Mneme AI 通过提供个性化的响应，帮助用户整理思绪和知识，支持用户使用内置文本编辑器记录新笔记或添加PDF文档。它支持英语，并推荐在iPhone 14或更新型号上使用以获得最佳性能。
通过统一的端到端模型实现OCR-2.0
GOT-OCR2.0是一个开源的OCR模型，旨在通过一个统一的端到端模型推动光学字符识别技术向OCR-2.0迈进。该模型支持多种OCR任务，包括但不限于普通文本识别、格式化文本识别、细粒度OCR、多裁剪OCR和多页OCR。它基于最新的深度学习技术，能够处理复杂的文本识别场景，并且具有较高的准确率和效率。
低延迟、高质量的端到端语音交互模型
LLaMA-Omni是一个基于Llama-3.1-8B-Instruct构建的低延迟、高质量的端到端语音交互模型，旨在实现GPT-4o级别的语音能力。该模型支持低延迟的语音交互，能够同时生成文本和语音响应。它在不到3天的时间内使用仅4个GPU完成训练，展示了其高效的训练能力。
多模态大型语言模型，支持图像和文本理解。
Pixtral-12b-240910是由Mistral AI团队发布的多模态大型语言模型，它能够处理和理解图像以及文本信息。该模型采用了先进的神经网络架构，能够通过图像和文本的结合输入，提供更加丰富和准确的输出结果。它在图像识别、自然语言处理和多模态交互方面展现出卓越的性能，对于需要图像和文本同时处理的应用场景具有重要意义。
轻量级语言模型编程库，将提示视为函数。
ell是一个轻量级的语言模型编程库，它将提示视为函数，而不是简单的字符串。ell的设计基于在OpenAI和创业生态系统中多年构建和使用语言模型的经验。它提供了一种全新的编程方式，允许开发者通过定义函数来生成发送给语言模型的字符串提示或消息列表。这种封装方式为用户创建了一个清晰的接口，用户只需关注LMP所需的数据。ell还提供了丰富的工具，支持监控、版本控制和可视化，使得提示工程从一门黑艺术转变为一门科学。
从文档中提取结构化信息
docai 是一个利用人工智能技术从非结构化文档中提取结构化数据的模型。它集成了Answer.AI的Byaldi、OpenAI的gpt-4o以及Langchain的结构化输出技术，能够显著提高文档处理的效率和准确性。该模型主要面向需要处理大量文档数据并从中提取有用信息的用户，如法律、金融、医疗等行业的专业人士。
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