Мультимодальные RAG и VLM против OCR + LLM: Как откровенно поговорить с вашими PDF? Блоги Epsilon Metrics

Вместе с дата-сайентистом и биоинформатиком Марией Дьяковой подготовили подробный гайд о том, как устроены самые популярные языковые модели и что нужно знать, чтобы начать с ними работать. Исследования Yuliang и коллег (2023 г.) показали, что при обработке сложных бизнес-документов мультимодальные RAG + VLM достигли точности в 92%, а традиционные OCR + LLM остановились на 73%. Окончательный ответ предоставляется пользователю, сочетая извлеченную информацию с сгенерированным LLM контентом.

Часто задаваемые вопросы

Например, для классификации или NER (Named Entity Recognition) —распознавания сущностей в тексте. В его основе лежат нелинейные и вероятностные функции, с помощью которых https://aiimpacts.org   модель предсказывает, какое слово в тексте может быть следующим, — рассчитывает вероятность для каждого из возможных слов. Эти модели могут объединять разные типы данных, создавая более полный контекст, а векторные базы данных обеспечивают быстрый доступ к нужной информации, сокращаюм время на поиск и повышают точность ответов. Способность обрабатывать долгосрочные зависимости и анализировать документ целиком делает трансформеры эффективными для сложных задач, где важно учитывать структуру и взаимосвязи между элементами. Они добавляют к данным нелинейные преобразования — превращают вычисленные данные для каждого слова в N-мерный вектор. Например, если обучать модель на литературе об Африке, вполне вероятно, ожидаемым ответом на запрос «сегодня хорошая погода» станет «сегодня не жарко и идет дождь». А если датасетом для обучения станут статьи по метеорологии, ожидаемый результат может выглядеть как «температура +23°, влажность воздуха 60%». Для того, чтобы распознавать естественную человеческую речь, используют специальные модели — языковые. Переход на мультимодальные модели может показаться сложным, но если подходить к нему последовательно, это обеспечит значительное улучшение в работе с данными.

Принцип работы больших языковых моделей

• Именно так языковые модели поступают с суперсловами, которые они хранят в своих словарях.
• В научной статье таблицы и графики могут быть размещены в середине, а пояснения к ним — в других разделах.
• Этот дизайн позволяет преобразователям одновременно понимать связи между каждым словом во фразе и распознавать глобальные зависимости.

Расширяющиеся возможности языковых моделей влекут за собой этические проблемы и проблемы, которые необходимо решать. Эта стратегия добавляет модели непредсказуемости, позволяя создавать разнообразные и инновационные ответы. Тонкая настройка влечет за собой обучение модели на меньшем наборе данных, специфичном для намеченной цели. В результате они могут создавать текст, соответствующий стилю и содержанию обучающих данных. Вашей команде может потребоваться время, чтобы освоить такие концепции, как bounding boxes и мультимодальные эмбеддинги. Тексты и изображения обрабатываются отдельно и хранятся в разных векторных хранилищах. Запросы обрабатываются параллельно для каждого типа данных, а затем результаты комбинируются, что позволяет учитывать особенности каждого формата. Это значит, что вам придется пересмотреть способы предварительной обработки данных и добавить новые этапы для подготовки и разметки данных. В целом, гибкость делает использование LLM полезным решением для самых разных задач — от обслуживания клиентов до создания контента и многоязычной поддержки. Разберем конкретные преимущества больших языковых моделей для бизнеса.

Преобразование фрагментов текста в векторы и сохранение в векторной базе данных

Далее специальная программа также преобразовывает вопросы от пользователей в векторное представление и ищет в нашем каталоге похожие фрагменты текста. После того, как программа находит необходимую информацию, найденные фрагменты передаются модели GPT, которая создает связный и логически последовательный ответ. Тематика НЛП быстро развивается благодаря достижениям в таких областях, как понимание языка, ответы на вопросы и диалоговые системы. Подходы к обобщению текста используют языковые модели для сжатия огромных объемов  информации в краткие и полезные резюме. Ожидается, что в ответ на запрос мы получим несколько подходящих фрагментов текста. Иногда один и тот же текст может появляться несколько раз — это нормально. Студенты изучают дисциплины, которые развивают лингвистическое и математическое мышление для решения практических задач в области речевых технологий. За последние несколько лет большие языковые модели (LLM) и мультимодальные модели (LMM) стали основой множества ИИ-приложений. Сегодня быстро развивается новая парадигма — AI-агенты и агентное мышление, которые предлагают ещё более эффективные способы создания ИИ-приложений. Неструктурированные данные — текст, изображения, видео и аудио — становятся важнейшим ресурсом, и AI-агенты уже показывают, как с ними работать проще и быстрее. Эти технологии не просто анализируют данные, а позволяют разрабатывать приложения, которые раньше казались невозможными. В статье мы разбираем, как AI-агенты меняют подход к разработке, как они работают с данными и почему растёт их влияние на автоматизацию. Теперь мы можем выполнить запрос, используя контекст из векторной базы данных и вопрос, который передаём LLM. Здесь мы используем модель встраиваний YandexGPT Embeddings для того, чтобы текстовые фрагменты преобразовать в векторы. Этот фрагмент загружает базу данных FAISS из дискового кэша и выполняет поиск по строке. Важно, чтобы для создания базы данных и для поиска использовалась одна и та же модель встраивания. Если мы возьмём второе предложение отдельно — «Она играет ключевую роль…» — оно теряет смысл без первого. Здесь «она» относится к «разработке данных», что показывает важность сохранения контекста. Этот подход начинается с того, что OCR распознаёт изображение и преобразует текст в машиночитаемую форму. После этого LLM анализирует этот текст, чтобы извлечь ключевую информацию, выполнить классификацию или сгенерировать аннотации. Работая с нашими клиентами, мы убедились, что анализ мультимодальных данных — текстов и изображений внутри документов — заметно повышает точность и производительность. Это задачи по распознаванию намерений, извлечению сущностей и анализу тональности текста. Использование локальных развертываний RAG может помочь обеспечить безопасность конфиденциальной информации.  веб-страница Это важно для компаний, которые должны соблюдать правила защиты данных и хотят сохранять контроль над своими данными.