路线一的 RAG 架构是最基础的 RAG:文档被细分成 chunks,每一块包含可独立处理的内容片段,通过 Embedding 模型将每块转换成向量,以便在向量数据库中进行相似性检索,检索结果作为提示词提供给大模型。 实际应用场景下会更为复杂,需要进入更深层次的 RAG 架构。文档布局模型识别出不同布局后,分离不同类型的 chunks。...
NVIDIA AI Blueprint:NVIDIA AI Blueprint 是生成式 AI 用例的参考工作流程,使用 NVIDIA NIM 微服务构建,作为 NVIDIA AI 企业平台的一部分。用于视频搜索和摘要的 NVIDIA AI Blueprint 可帮助您构建和定制交互式视频分析 AI 智能体,该智能体能够使用视觉 VLM、LLM 和 RAG 理解大量实时或存档视频中的活动。 开始学...
为了解决这些限制,我们将多区域生成分解为两个子任务:确保区域提示正确执行的单个区域构建(区域硬绑定),以及消除视觉边界并增强相邻交互的整体细节精炼(区域软精炼)。此外,RAG新颖地使得重新绘制成为可能,用户可以在最后一次生成中修改特定不满意的区域,而保持其他区域不变,无需依赖额外的修复模型。我们的方法是无调优的...
首先我们得有一个大前提就是车端算力不可能无限制膨胀,内存也不可能无限制增加,就先假定最多在车端我们可以部署10B参数的大模型。如果用过这个级别参数量在本地跑过大模型的朋友应该都能知道大概是个什么水平的东西,如果不fine tune不用RAG或者agent等辅助手段SOTA最多也就到gpt3.5那个水平。
RAGFlow is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding. - History for pyproject.toml - llm-vlm/ragflow
RAGFlow is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding. - ragflow/pyproject.toml at main · llm-vlm/ragflow
NVIDIA VIA 流处理程序:管理与其他组件(例如 NeMo Guardrails、CA-RAG、VLM 管线、chunking 和 Milvus Vector DB)的交互和同步。 NeMo Guardrails:过滤掉无效的用户提示。它利用 LLM NIM 微服务的 REST API。 VLM 工作流– 对流处理程序生成的视频块进行解码,使用基于 NVIDIA Tensor RT 的视觉编码...
上一篇文章TesseractOCR-GUI:基于WPF/C#构建TesseractOCR简单易用的用户界面中我们构建了一个方便使用TesseractOCR的用户界面,今天构建一个类似的界面,使用Semantic Kernel接入视觉模型,测试一下用视觉模型做OCR任务的效果。在之前的文章使用Tesseract进行图片文字识别的总结中说了使用VLM做这个任务的缺点,经过测试之后,发现确...
◻️VLM2VEC训练架构,可将任意先进VLM转换为嵌入模型,得到图文交错多模态emb向量,可广泛应用于搜推及RAG场景。相较现有嵌入模型,取得了10%到20%的绝对性能改进VLM应用于向量提取的优势包括 ◻️架构灵活:能够处理任意组合的图文,以及高分辨率图像和长文本 ...
几篇论文实现代码:《RL-VLM-F: Reinforcement Learning from Vision Language Foundation Model Feedback》(ICML 2024) GitHub: github.com/yufeiwang63/RL-VLM-F 《Adaptive-RAG: Learning to Adapt Retrieval...