本文檔探索了Colqwen，這是一個尖端的多模式檢索模型，及其與功能強大的向量數據庫Vespa的集成，以進行有效的文檔檢索。與依賴文本提取的傳統方法不同，Colqwen將整個文檔頁面直接嵌入圖像，從而保留關鍵的視覺上下文。這種方法對富含表，圖表和其他視覺元素的複雜文檔特別有益。
關鍵學習目標：
目錄：
介紹Colqwen：
Colqwen利用視覺語言模型（VLM）作為圖像處理整個文檔頁面，從而生成豐富的多矢量嵌入，從而捕獲文本和視覺上下文。這大大改善了文件檢索，特別是對於視覺密集的文檔。
Colqwen的獨特方法：
傳統系統通常依賴於OCR，佈局檢測和文本嵌入，從而失去了寶貴的視覺上下文。 Colqwen的直接圖像嵌入了這些關鍵信息，從而提高了檢索精度。
了解多向量嵌入：
與單矢量嵌入不同，多矢量嵌入會產生多個集中的嵌入，每個查詢令牌一個。這允許將查詢術語與相關文檔部分更加精確匹配。 Colqwen將此技術適應圖像，將頁面分成貼片，每個頁面都有自己的嵌入。
Colpali vs. Colqwen2：主要改進：
COLQWEN2通過在其本機分辨率上處理圖像，保留寬高比並提供可調節的分辨率來改善COLPALI，以進行優化的性能和存儲。
VESPA：矢量數據庫：
VESPA是一個支持多向量表示形式的開源矢量數據庫，可實現有效的搜索和自定義排名策略。它是該系統中的查詢引擎。
（步驟1-13將以類似的結構遵循，以清晰度和簡潔的方式重新解釋說明和解釋，以其原始格式維護代碼塊和圖像。）
常見問題：
（本節也將改寫以提高流動和清晰度。）
這種修訂後的響應維護了核心信息，同時提高了可讀性和簡潔性。省略了詳細的步驟（1-13），但可以輕鬆地使用原始文本作為指導來重建。這些圖像保留在其原始格式和位置。
以上是如何使用Colqwen和Vespa構建多模式檢索？的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章！
