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슬라이드 데크의 멀티 모달 래그에 대한 맥락 검색

Mar 06, 2025 am 11:29 AM

멀티 모달 래그의 전력 잠금 해제 : 단계별 안내서 텍스트와 이미지를 완벽하게 통합하는 답변을받는 질문을 통해 문서에서 정보를 쉽게 검색하는 것을 상상해보십시오. 이 안내서는이를 달성하는 멀티 모달 검색 세대 생성 (RAG) 파이프 라인을 구축합니다. Llamaparse를 사용하여 PDF 슬라이드 데크의 구문 분석 텍스트 및 이미지를 다루고, 검색을위한 상황에 맞는 요약을 만들고, 쿼리 응답을 위해 GPT-4와 같은 고급 모델을 활용합니다. 또한 상황에 맞는 검색이 정확성을 높이고 신속한 캐싱을 통해 비용을 최적화하며 기준선 및 강화 된 파이프 라인 성능을 비교하는 방법을 살펴 보겠습니다. 래그의 잠재력을 잠금 해제합시다!

주요 학습 목표 :

llamaparse와 함께 PDF 슬라이드 데크 구문 분석 (텍스트 및 이미지). 텍스트 청크에 상황에 맞는 요약을 추가하여 검색 정확도 향상. Contextual Retrieval for Multimodal RAG on Slide Decks 멀티 모달 데이터를 GPT-4와 같은 모델에 통합합니다 기준 지수와 상황 지수 간의 검색 성능 비교

(이 기사는 데이터 과학 블로그의 일부입니다.)

목차 : 상황에 맞는 멀티 모달 헝겊 파이프 라인 구축 환경 설정 및 종속성 로딩 및 구문 분석 멀티 모달 노드 생성 컨텍스트 요약 통합 지수를 구축하고 지속시킵니다 멀티 모달 쿼리 엔진 구성 테스트 Queries 상황에 맞는 검색의 이점을 분석

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