Простая платформа для расширенного визуального ответа на вопросы RAG

• Расширенная генерация результатов поиска (RAG) повышает точность и надежность ответов языковых моделей (LLM). • RAG позволяет проверять источники модели и поддерживать ее знания в актуальном состоянии. • Мультимодальность открывает множество способов получения релевантной информации. • Фреймворк для расширения RAG до Vision Language Models (VLM) фокусируется на задаче визуального ответа на вопросы. • Метод использует возможности VLM для понимания текста и изображений для генерации поискового запроса. • Фреймворк предоставляет Phi-3.5-vision доступ к Википедии для получения информации. • Ограничения метода включают необходимость общих знаний модели об изображении и вопросе для создания полезного поискового запроса. • Тонкая настройка модели может повысить производительность и эффективность. • Включение фреймворка в специализированную агентную систему может повысить производительность и надежность.

читать материал полностью

Этот пост подготовила нейросеть: сделала выжимку статьи и, возможно, даже перевела ее с английского. А бот опубликовал пост в Сетке.