>多模式檢索儀（RAG）系統(tǒng)正在通過(guò)整合多種數(shù)據(jù)類型（TEXT，圖像，音頻和視頻）來(lái)徹底改變AI，從而獲得更多細(xì)微差別和上下文感知的響應(yīng)。 這超過(guò)了傳統(tǒng)的抹布，這僅關(guān)注文本。 一個(gè)關(guān)鍵的進(jìn)步是通訊嵌入，為視覺(jué)和文本數(shù)據(jù)創(chuàng)建了一個(gè)統(tǒng)一的空間，從而實(shí)現(xiàn)了無(wú)縫的跨模式交互。 高級(jí)模型會(huì)生成高質(zhì)量的嵌入，改善信息檢索并彌合不同內(nèi)容形式之間的差距，最終豐富用戶體驗(yàn)。

學(xué)習(xí)目標(biāo)

• 掌握了多模式抹布的基本原理及其優(yōu)勢(shì)比傳統(tǒng)抹布。
• 了解嵌入統(tǒng)一文本和圖像嵌入空間中的作用。
• 比較剪輯模型的somic視覺(jué)嵌入，分析性能基準(zhǔn)。
• >使用somic Vision和Text Embeddings在Python中實(shí)現(xiàn)多模式的RAG系統(tǒng)。
• 學(xué)習(xí)從PDF中提取和處理多模式檢索的文本和視覺(jué)數(shù)據(jù)。

*本文是*** 數(shù)據(jù)科學(xué)blogathon的一部分。

目錄的

>

什么是多模式的抹布？
nive vision嵌入
>雜志嵌入的性能基準(zhǔn)
python實(shí)施多模式抹布，帶有通知嵌入
• >步驟1：安裝必要的庫(kù)
  >步驟2：設(shè)置OpenAI API鍵并導(dǎo)入庫(kù)
  • >
  步驟3：從PDF
  • 中提取圖像
  步驟4：從PDF
  • 提取文本
  步驟5：保存提取的文本和圖像
  步驟6：塊文本數(shù)據(jù)
  >步驟7：加載名詞嵌入模型
  步驟8：生成嵌入
  >步驟9：將文本嵌入在qdrant
  • 中存儲(chǔ)
  >步驟10：將圖像嵌入在qdrant
  • 中
  >步驟11：創(chuàng)建一個(gè)多模式獵犬
  步驟12：用蘭鏈構(gòu)建多模式抹布
查詢模型
結(jié)論
常見(jiàn)問(wèn)題

什么是多模式的抹布？

>多模式抹布代表了一個(gè)顯著的AI進(jìn)步，這是通過(guò)合并多種數(shù)據(jù)類型來(lái)基于傳統(tǒng)抹布的。與主要處理文本的傳統(tǒng)系統(tǒng)不同，多模式抹布處理并同時(shí)集成了多個(gè)數(shù)據(jù)表格。這導(dǎo)致了更全面的理解和背景感知的反應(yīng)。

鍵多模式抹布組件：

• >數(shù)據(jù)攝入：來(lái)自各種來(lái)源的數(shù)據(jù)是使用專用處理器攝入的，確保驗(yàn)證，清潔和歸一化。
>
• >向量表示：>使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（例如，圖像的剪輯，文本的剪輯，bert for Text）來(lái)處理統(tǒng)一的矢量嵌入，保留語(yǔ)義關(guān)系。
> 使用索引技術(shù)（HNSW，F(xiàn)AISS），將> >向量數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)：
• 嵌入嵌入在優(yōu)化的矢量數(shù)據(jù)庫(kù)（例如qdrant）中，以有效檢索。 查詢處理：
>傳入查詢被分析，轉(zhuǎn)換為與存儲(chǔ)數(shù)據(jù)相同的向量空間，并用于識(shí)別相關(guān)模態(tài)并生成用于搜索的嵌入。
• nive vision嵌入

解決剪貼模型限制：

>

>剪輯以零拍功能出色時(shí)，其文本編碼在圖像檢索之外的任務(wù)中表現(xiàn)不佳（如MTEB基準(zhǔn)測(cè)試所示）。 Nimic Embed Vision通過(guò)將其視覺(jué)編碼器與嵌入式文本潛在空間保持一致來(lái)解決這一點(diǎn)。

媒體嵌入視覺(jué)與提名嵌入文本一起訓(xùn)練，凍結(jié)文本編碼器并在圖像文本對(duì)上訓(xùn)練視覺(jué)編碼器。這樣可以確保最佳的結(jié)果和與名詞嵌入文本嵌入的向后兼容性。

>

>雜志嵌入的性能基準(zhǔn)

剪輯模型雖然在零拍功能方面令人印象深刻，但在語(yǔ)義相似性（MTEB基準(zhǔn)）等單峰任務(wù)中顯示出弱點(diǎn)。通用嵌入視覺(jué)通過(guò)將其視覺(jué)編碼器與名詞嵌入文本潛在空間保持一致，從而克服了這一點(diǎn)，從而在圖像，文本和多模式任務(wù)（Imagenet Zero-Shot，MTEB，MTEB，DataComp Benchmarks）中產(chǎn)生了強(qiáng)大的性能。

python實(shí)施多模式抹布，帶有通知嵌入

本教程構(gòu)建了一個(gè)多模式抹布系統(tǒng)，從包含文本和圖像的PDF檢索信息（使用帶有T4 GPU的Google Colab）。

>步驟1：安裝庫(kù)

安裝必要的Python庫(kù)：OpenAI，QDRANT，Transformers，Torch，Pymupdf等

>步驟2：設(shè)置OpenAI API鍵并導(dǎo)入庫(kù)

>

>設(shè)置OpenAI API密鑰并導(dǎo)入所需的庫(kù)（Pymupdf，PIL，Langchain，OpenAI等）。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

步驟3：從PDF

中提取圖像

>使用pymupdf從PDF提取圖像，然后將其保存到目錄中。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

步驟4：從PDF

提取文本

>使用pymupdf從每個(gè)PDF頁(yè)面中提取文本。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

步驟5：保存提取的數(shù)據(jù)

>保存提取的圖像和文本。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

步驟6：塊文本數(shù)據(jù)

>使用Langchain'sRecursiveCharacterTextSplitter將提取的文本分為較小的塊。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

>步驟7：加載名詞嵌入模型

>使用擁抱面孔的變形金剛加載Nomic的文本和視覺(jué)嵌入模型。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

步驟8：生成嵌入

生成文本和圖像嵌入。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

>步驟9：將文本嵌入在qdrant

中存儲(chǔ)

>將文本嵌入在QDrant集合中。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

>步驟10：將圖像嵌入在qdrant

中

>將圖像嵌入在單獨(dú)的QDrant集合中。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

>步驟11：創(chuàng)建一個(gè)多模式獵犬

>創(chuàng)建一個(gè)函數(shù)，以根據(jù)查詢檢索相關(guān)的文本和圖像嵌入。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

步驟12：用蘭鏈構(gòu)建多模式抹布

>使用Langchain處理被檢索的數(shù)據(jù)并使用語(yǔ)言模型（例如GPT-4）生成響應(yīng)。 （為簡(jiǎn)短而省略了代碼。）

查詢模型

>示例查詢演示了系統(tǒng)從PDF中從文本和圖像中檢索信息的能力。 （示例查詢和輸出省略了，但在原始中存在。

結(jié)論

鑰匙要點(diǎn)

多模式抹布整合了多種數(shù)據(jù)類型，以更全面地理解。 nive vision嵌入統(tǒng)一視覺(jué)和文本數(shù)據(jù)以改進(jìn)信息檢索。

該系統(tǒng)使用專門(mén)的處理，向量表示和存儲(chǔ)以進(jìn)行有效檢索。

nimic嵌入視力克服了剪輯在單峰任務(wù)中的局限性。
• 常見(jiàn)問(wèn)題
• （為簡(jiǎn)潔而省略了常見(jiàn)問(wèn)題，但以原始形式存在。）
>

注意：為簡(jiǎn)短而省略了代碼片段，但核心功能和步驟仍然準(zhǔn)確地描述了。 原始輸入包含廣泛的代碼；包括所有這些都會(huì)使這一響應(yīng)過(guò)長(zhǎng)。 請(qǐng)參閱原始輸入以進(jìn)行完整的代碼實(shí)現(xiàn)。

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以上是用假嵌入增強(qiáng)破布系統(tǒng)的詳細(xì)內(nèi)容。更多信息請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！