真正难处理的是ppt和pdf，ppt中包含大量架构图、流程图等图示，以及展示图片。pdf基本上也是这种情况。抽取出来的文字信息，呈现碎片化、不完整的特点。PPT的难点在于，如何对PPT中大量的流程图，架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT中呈现，如果光提取文字，大量潜藏的信息就完全丢失了。于是这里只能先将PPT...
研究者发现,当模型的规模足够大且经过指令微调对齐后,便可通过提示模板,运用零样本(zeroshot)或少样本(few-shot)的提示词来完成许多自然语言理解和自然语言生成任务。 《大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》PDF+代码 《大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》PDF,181页,有书签,文字可复制;配套源代码 下载:...
好书推荐 | 大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建(附PDF书籍),大模型RAG实战:RAG原理、应用与系统构建》是一本由NLP和AI领域的资深技术专家联合撰写的实战指南。
1、数据难点:文档种类多 有doc、ppt、excel、pdf,pdf也有扫描版和文字版。 真正难处理的是ppt和pdf,ppt中包含大量架构图、流程图等图示,以及展示图片。pdf基本上也是这种情况。 抽取出来的文字信息,呈现碎片化、不完整的特点。 PPT的难点在于,如何对PPT中大量的流程图,架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT...
PPT的难点在于,如何对PPT中大量的流程图,架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT中呈现,如果光提取文字,大量潜藏的信息就完全丢失了。于是这里只能先将PPT转换成PDF形式,然后用上述处理PDF的方式来进行解析。 2、数据难点:不同文档结构影响,需要不同的切片方式 ...
PPT的难点在于,如何对PPT中大量的流程图,架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT中呈现,如果光提取文字,大量潜藏的信息就完全丢失了。于是这里只能先将PPT转换成PDF形式,然后用上述处理PDF的方式来进行解析。 2、数据难点:不同文档结构影响,需要不同的切片方式 ...
第三方工具去对文件解析拆分,将文件内容给提取出来,并将我们的文档内容去拆分成一个小的chunk。常见的PDF word mark down, JSON、HTML。都可以有很好的一些模块去把这些文件去进行一个东西去提取。 1.1 优势 支持丰富的文档类型 每种文档多样化选择 与开源框架无缝集成 ...
PPT的难点在于,如何对PPT中大量的流程图,架构图进行提取。因为这些图多以形状元素在PPT中呈现,如果光提取文字,大量潜藏的信息就完全丢失了。于是这里只能先将PPT转换成PDF形式,然后用上述处理PDF的方式来进行解析。 2、数据难点:不同文档结构影响,需要不同的切片方式 ...
服务端首先完成PDF内容解析,然后拼接摘要Prompt并输入源大模型,得到模型输出结果后,返回给客户端并展示给用户。 如果用户接下来进行提问,客户端将用户请求发送到服务端,服务端进行Embedding和Faiss检索,然后将检索到的chunks与用户请求拼接成Prompt并输入到源大模型,得到模型输出结果后,返回给客户端进行结构化,然后展示给...
书籍类型:Epub+Txt+pdf+mobi 创建日期:2024-09-28 19:11:53 发布日期:2025-02-08 连载状态:全集 书籍作者:陈明明 运行环境:pc/安卓/iPhone/iPad/Kindle/平板 内容简介 本书详细解析了RAG(Retrieval-Augmented Generation,检索增强生成)技术及其应用,从文档的分块与向量化,到利用深度学习模型进行向量检索,再到结合...