voyage-multimodal-3

voyage-multimodal-3

Voyage AI推出的voyage-multimodal-3是一款多模态嵌入模型,它能够将文本和图像(包括PDF、幻灯片、表格等的截图)进行向量化处理,并捕捉关键视觉特征,从而提高文档检索的准确性。这一技术的进步,对于知识库中包含视觉和文本的丰富信息的RAG和语义搜索具有重要意义。voyage-multimodal-3在多模态检索任务中平均提高了19.63%的检索准确率,相较于其他模型表现出色。

需求人群:

"目标受众为需要处理和检索包含丰富视觉和文本信息的文档的企业和研究机构。voyage-multimodal-3通过提供高精度的多模态检索能力,帮助他们更有效地管理和利用知识库中的信息,提升工作效率和信息检索的准确性。"

使用场景示例:

在法律领域,用于匹配查询与包含法律条款的文档截图。

在金融行业,用于检索包含财务报表和图表的文档。

在教育领域,用于检索包含教学材料和图表的学术文档。

产品特色:

支持文本和内容丰富的图像,如文本、图表、表格、PDF、幻灯片等的截图。

捕捉关键文本和视觉特征,如字体大小、文本位置、空白等,无需复杂的文档解析。

允许交错文本和图像的最大灵活性,通过统一的表示处理两种模态的数据。

在多模态检索任务中,相较于OpenAI CLIP large和Cohere multimodal v3等模型,平均提高了41.44%和43.37%的检索准确率。

通过统一的处理方式,有效捕捉截图中的语义内容,即使在混合模态数据中也表现出色。

无需屏幕解析模型、布局分析或复杂的文本提取流程,可以直接向量化包含纯文本文档和非结构化数据的知识库。

使用教程:

1. 访问Voyage AI的官方网站或文档,了解voyage-multimodal-3的基本信息和使用条件。

2. 注册并获取API访问权限,开始免费试用。

3. 根据提供的sample notebook或文档指南,学习如何向量化文本和图像数据。

4. 将voyage-multimodal-3集成到现有的知识管理系统中,用于提升检索效率。

5. 使用voyage-multimodal-3处理包含文本和图像的复杂文档,如PDF和幻灯片。

6. 通过比较检索结果,评估voyage-multimodal-3在实际应用中的性能表现。

7. 根据需要,联系Voyage AI获取更多技术支持或进行模型的定制和优化。

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