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。...
CLIP模型(Contrastive Language-Image Pre-training)及其诸多变体在多个视觉-语言理解任务中展示出了强大的灵活性与优越的性能。然而,尽管CLIP在视觉-语言任务中表现卓越,我们注意到,在处理类别数量大或具有细粒度特征的分类数据集时,其性能有所下降。这一性能下降主要可归因于语言描述的固有模糊性以及同义词之间的干扰性...
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...
具身智能当中,动作空间的异构一致性问题带来的泛化瓶颈有解了! 清华智能产业研究院(AIR)团队联合商汤研究院等机构发布了首个基于通用动作空间的具身基础模型框架UniAct。 UniAct以视觉语言模型为核心,构建了首个tokenized通用动作空间,解决了具身智能中的通用动作异构一致性难题。 在多项权威评测中,UniAct都超越了参数量...
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。
◻️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 ...
python agent workflow chatbot gemini openai llama gpt gradio vlm multimodal vision-and-language rag gpt4 large-language-models llm llava smart-hardware language-agent multimodal-agent Updated Mar 18, 2025 Python QiuYannnn / Local-File-Organizer Star 2.1k Code Issues Pull requests An AI-powered...
RAGFlow is an open-source RAG (Retrieval-Augmented Generation) engine based on deep document understanding. - ragflow/pyproject.toml at main · llm-vlm/ragflow
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...
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...