VisRAG

VisRAG是一个创新的视觉语言模型(VLM)基础的RAG(Retrieval-Augmented Generation)流程。与传统的基于文本的RAG不同,VisRAG直接将文档作为图像通过VLM进行嵌入,然后检索以增强VLM的生成能力。这种方法最大限度地保留了原始文档中的数据信息,并消除了解析过程中引入的信息损失。VisRAG模型在多模态文档上的应用,展示了其在信息检索和增强文本生成方面的强大潜力。

需求人群:

"VisRAG的目标受众主要是研究人员和开发者,特别是那些在多模态文档处理、信息检索和增强型文本生成领域工作的专业人士。由于VisRAG能够处理包括图像和文本在内的多种类型的数据,它适合需要从复杂文档中提取和生成信息的场景,如自动化文档摘要、内容推荐系统和智能问答系统。"

使用场景示例:

在学术研究中,VisRAG可以用于从大量文献中检索和生成相关的研究论文摘要。

在内容推荐系统中,VisRAG可以根据用户的历史行为和偏好,检索并生成个性化的内容。

在智能问答系统中,VisRAG可以通过检索相关文档并生成准确的答案,提高问答的准确性和效率。

产品特色:

直接将文档作为图像嵌入,增强文档生成能力

利用视觉语言模型进行文档嵌入,提高信息保留率

通过检索增强,提升文档生成的质量和相关性

支持使用不同的VLMs进行生成,如MiniCPM-V 2.0和GPT-4o

提供详细的训练和评估脚本,方便复现和应用

在训练过程中使用梯度检查点以减少内存使用

支持多模态文档,包括PDF和由VLM生成的伪查询

使用教程:

1. 安装必要的环境,如Python 3.10.8和CUDA Toolkit。

2. 克隆VisRAG代码库,并进入项目目录。

3. 安装依赖项,并根据需要安装timm_modified库。

4. 准备训练数据集,可以是公开的学术数据集或合成数据集。

5. 根据提供的脚本和参数,运行训练和评估过程。

6. 使用VisRAG模型进行文档嵌入和检索增强型生成任务。

7. 根据需要调整模型参数和训练配置,以优化性能。

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