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VARAG
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VARAG的目标受众是数据科学家、机器学习工程师和研究人员，他们需要处理和检索大量的文档数据。VARAG特别适合于需要处理复杂视觉和文本内容的场景，如法律文件、学术论文和商业报告。
AI搜索引擎AI数据挖掘#检索#生成#OCR#多模态#文档处理普通产品开源
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产品介绍
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简介
VARAG是一个支持多种检索技术的系统，优化了文本、图像和多模态文档检索的不同用例。它通过将文档页面作为图像嵌入，简化了传统的检索流程，并使用先进的视觉语言模型进行编码，提高了检索的准确性和效率。VARAG的主要优点在于它能够处理复杂的视觉和文本内容，为文档检索提供强大的支持。
截图
产品特色
支持多种检索技术，包括文本、图像和多模态文档检索。
Simple RAG：通过OCR技术提取文档中的文本并进行检索。
Vision RAG：结合视觉信息进行检索，使用JinaCLIP模型进行跨模态编码。
ColPali RAG：直接将文档页面作为图像嵌入，使用PaliGemma模型进行编码。
Hybrid ColPali RAG：结合图像嵌入和ColPali的晚期交互机制进行检索。
提供交互式游乐场，可以比较不同的RAG解决方案。
支持本地运行和Google Colab上的演示。
使用教程
克隆仓库：使用git命令克隆VARAG的GitHub仓库。
设置环境：使用Conda创建并激活虚拟环境。
安装依赖：使用pip或poetry安装所需的Python包。
运行演示：执行demo.py脚本，通过--share参数在本地或Google Colab上运行。
索引数据源：使用VARAG提供的类和方法对数据源进行索引。
执行搜索：输入查询并执行搜索，获取检索结果。
使用结果：将检索结果用于进一步的分析或生成响应。
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