Узнайте, как сочетание технологии дополненной поисковой генерации (RAG) с компьютерным зрением помогает системам ИИ интерпретировать документы, визуальные материалы и сложный контент реального мира.
Использование инструментов ИИ, таких как ChatGPT или Gemini быстро становится обычным способом поиска информации. Независимо от того, составляете ли вы черновик сообщения, резюмируете документ или отвечаете на вопрос, эти инструменты часто предлагают более быстрое и простое решение.
Но если вы использовали большие языковые модели (LLM) несколько раз, вы, вероятно, заметили их ограничения. Когда им задают очень конкретные или срочные запросы, они могут отвечать неправильными ответами, часто уверенно.
Это происходит, потому что отдельные LLM полагаются исключительно на данные, на которых они обучались. У них нет доступа к последним обновлениям или специализированным знаниям за пределами этого набора данных. В результате их ответы могут быть устаревшими или неточными.
Чтобы решить эту проблему, исследователи разработали метод, называемый генерацией дополненного поиска (RAG) . RAG улучшает языковые модели, позволяя им извлекать свежую, релевантную информацию из надежных источников при ответе на запросы.
В этой статье мы рассмотрим, как работает RAG и как он улучшает инструменты ИИ, извлекая релевантную, актуальную информацию. Мы также рассмотрим, как он работает вместе с компьютерным зрением , областью искусственного интеллекта, ориентированной на интерпретацию визуальных данных, чтобы помочь системам понимать не только текст, но и изображения, макеты и визуально сложные документы.
Задавая вопрос чат-боту ИИ, мы обычно ожидаем большего, чем просто хорошо звучащий ответ. В идеале хороший ответ должен быть ясным, точным и действительно полезным. Чтобы предоставить это, модели ИИ нужны не только языковые навыки; ей также нужен доступ к нужной информации, особенно для конкретных или срочных тем.
RAG — это метод, который помогает преодолеть этот разрыв. Он объединяет способность языковой модели понимать и генерировать текст с возможностью извлекать соответствующую информацию из внешних источников. Вместо того чтобы полагаться исключительно на свои обучающие данные, модель активно извлекает вспомогательный контент из надежных баз знаний, формируя свой ответ.
Вы можете думать об этом как о том, как если бы вы задали кому-то вопрос и попросили его обратиться к надежному источнику, прежде чем ответить. Их ответ по-прежнему будет изложен их собственными словами, но он будет основан на самой актуальной и актуальной информации.
Такой подход помогает магистрам права давать более полные, точные и адаптированные к запросам пользователя ответы, что делает их гораздо более надежными в реальных приложениях, где точность действительно имеет значение.
RAG улучшает то, как реагирует большая языковая модель, вводя два ключевых шага: извлечение и генерацию. Во-первых, он извлекает соответствующую информацию из внешней базы знаний. Затем он использует эту информацию для генерации хорошо сформированного, контекстно-зависимого ответа.
Давайте рассмотрим простой пример, чтобы увидеть, как работает этот процесс. Представьте, что вы используете помощника на основе искусственного интеллекта для управления личными финансами и хотите проверить, остались ли вы в пределах своей цели расходов за месяц.
Процесс начинается, когда вы задаете помощнику вопрос, например: «Соблюдал ли я свой бюджет в этом месяце?» Вместо того, чтобы полагаться только на то, чему она научилась во время обучения, система использует ретривер для поиска в ваших последних финансовых записях (таких как банковские выписки или сводки транзакций). Он фокусируется на понимании намерения, стоящего за вашим вопросом, и собирает наиболее релевантную информацию.
После извлечения этой информации языковая модель берет на себя управление. Она обрабатывает как ваш вопрос, так и данные, извлеченные из ваших записей, чтобы сгенерировать четкий, полезный ответ. Вместо перечисления сырых деталей ответ суммирует ваши расходы и дает вам прямое, содержательное представление — например, подтверждает, достигли ли вы своей цели, и указывает на ключевые области расходов.
Такой подход помогает LLM давать ответы, которые не только точны, но и основаны на реальной, актуальной информации, что делает этот опыт гораздо более полезным, чем модель, работающая только со статическими данными обучения.
Обычно информация не всегда передается в виде простого текста. От медицинских сканов и диаграмм до слайдов презентаций и отсканированных документов визуальные материалы часто несут в себе важные детали. Традиционные LLM, которые в основном созданы для чтения и понимания текста, могут испытывать трудности с таким контентом.
Однако RAG можно использовать вместе с компьютерным зрением, чтобы преодолеть этот разрыв. Когда они объединяются, они образуют то, что известно как мультимодальная система RAG — установка, которая может обрабатывать как текст, так и визуальные данные, помогая чат-ботам ИИ давать более точные и полные ответы.
В основе этого подхода лежат модели языка зрения (VLM) , которые предназначены для обработки и обоснования обоих типов входных данных. В этой настройке RAG извлекает наиболее релевантную информацию из больших источников данных, в то время как VLM, поддерживаемый компьютерным зрением, интерпретирует изображения, макеты и диаграммы.
Это особенно полезно для реальных документов, таких как отсканированные формы, медицинские отчеты или слайды презентаций, где важные детали могут быть найдены как в тексте, так и в визуальных элементах. Например, при анализе документа, который включает изображения наряду с таблицами и абзацами, мультимодальная система может извлекать визуальные элементы, генерировать сводку того, что они показывают, и объединять это с окружающим текстом, чтобы предоставить более полный и полезный ответ.
Теперь, когда мы обсудили, что такое RAG и как он работает с компьютерным зрением, давайте рассмотрим несколько реальных примеров и исследовательских проектов, демонстрирующих, как используется этот подход.
Допустим, вы пытаетесь извлечь информацию из финансового отчета или отсканированного юридического документа . Эти типы файлов часто включают не только текст, но и таблицы, диаграммы и макеты, которые помогают объяснить информацию. Простая языковая модель может упустить или неправильно истолковать эти визуальные элементы, что приведет к неполным или неточным ответам.
VisRAG был создан исследователями для решения этой проблемы. Это конвейер RAG на основе VLM, который обрабатывает каждую страницу как изображение, а не только текст. Это позволяет системе понимать как содержимое, так и его визуальную структуру. В результате она может находить наиболее релевантные части и давать более четкие, точные ответы, основанные на полном контексте документа.
Визуальный ответ на вопрос (VQA) — это задача, в которой система ИИ отвечает на вопросы об изображениях. Многие существующие системы VQA фокусируются на ответах на вопросы об одном документе без необходимости поиска дополнительной информации — это известно как закрытая настройка.
VDocRAG — это фреймворк RAG, который использует более реалистичный подход. Он интегрирует VQA с возможностью сначала извлекать соответствующие документы. Это полезно в реальных ситуациях, когда вопрос пользователя может относиться к одному из многих документов, и системе необходимо найти правильный, прежде чем ответить. Для этого VDocRAG использует VLM для анализа документов как изображений, сохраняя как их текстовую, так и визуальную структуру.
Это делает VDocRAG особенно эффективным в таких приложениях, как корпоративный поиск, автоматизация документов и поддержка клиентов . Он может помочь командам быстро извлекать ответы из сложных, визуально отформатированных документов, таких как руководства или файлы политик, где понимание макета так же важно, как и чтение слов.
Подпись изображения подразумевает создание письменного описания того, что происходит на изображении. Она используется в различных приложениях — от повышения доступности онлайн-контента до поддержки поиска изображений и поддержки модерации контента и систем рекомендаций.
Однако создание точных подписей не всегда легко для моделей ИИ. Это особенно сложно, когда изображение показывает что-то, отличное от того, на чем обучалась модель. Многие системы субтитров в значительной степени полагаются на данные обучения, поэтому при столкновении с незнакомыми сценами их подписи могут оказаться расплывчатыми или неточными.
Чтобы справиться с этим, исследователи разработали Re-ViLM , метод, который привносит генерацию дополненного поиска (RAG) в субтитры изображений. Вместо того, чтобы генерировать субтитры с нуля, Re-ViLM извлекает похожие пары изображение-текст из базы данных и использует их для управления выводом субтитров.
Этот подход, основанный на поиске, помогает модели обосновывать свои описания соответствующими примерами, улучшая как точность, так и беглость. Первые результаты показывают, что Re-ViLM генерирует более естественные, контекстно-зависимые подписи, используя реальные примеры, помогая сократить нечеткие или неточные описания.
Вот краткий обзор преимуществ применения методов генерации с дополненной поисковой обработкой для извлечения и использования визуальной информации:
Несмотря на эти преимущества, есть еще несколько ограничений, которые следует иметь в виду при использовании RAG для работы с визуальными данными. Вот несколько основных из них:
Генерация дополненной поиском информации улучшает то, как большие языковые модели отвечают на вопросы, позволяя им извлекать релевантную, актуальную информацию из внешних источников. В сочетании с компьютерным зрением эти системы могут обрабатывать не только текст, но и визуальный контент, такой как диаграммы, таблицы, изображения и отсканированные документы, что приводит к более точным и всесторонним ответам.
Такой подход делает LLM более подходящими для реальных задач, которые включают сложные документы. Объединяя поиск и визуальное понимание, эти модели могут более эффективно интерпретировать различные форматы и предоставлять более полезные идеи в практических, повседневных контекстах.
Присоединяйтесь к нашему растущему сообществу ! Изучите наш репозиторий GitHub , чтобы глубже погрузиться в ИИ. Готовы начать собственные проекты по компьютерному зрению? Ознакомьтесь с нашими вариантами лицензирования . Узнайте больше об ИИ в здравоохранении и компьютерном зрении в розничной торговле на наших страницах с решениями!
Начни свое путешествие с будущим машинного обучения
RU
EN
ZH
KO
JA
DE
FR
ES
PT
IT
AR
TR
VI