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Visrag
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VisRAG的目标受众主要是研究人员和开发者，特别是那些在多模态文档处理、信息检索和增强型文本生成领域工作的专业人士。由于VisRAG能够处理包括图像和文本在内的多种类型的数据，它适合需要从复杂文档中提取和生成信息的场景，如自动化文档摘要、
研究工具AI模型#视觉语言模型#检索增强型生成#文档嵌入#多模态文档处理普通产品开源
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简介
VisRAG是一个创新的视觉语言模型（VLM）基础的RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程。与传统的基于文本的RAG不同，VisRAG直接将文档作为图像通过VLM进行嵌入，然后检索以增强VLM的生成能力。这种方法最大限度地保留了原始文档中的数据信息，并消除了解析过程中引入的信息损失。VisRAG模型在多模态文档上的应用，展示了其在信息检索和增强文本生成方面的强大潜力。
截图
产品特色
直接将文档作为图像嵌入，增强文档生成能力
利用视觉语言模型进行文档嵌入，提高信息保留率
通过检索增强，提升文档生成的质量和相关性
支持使用不同的VLMs进行生成，如MiniCPM-V 2.0和GPT-4o
提供详细的训练和评估脚本，方便复现和应用
在训练过程中使用梯度检查点以减少内存使用
支持多模态文档，包括PDF和由VLM生成的伪查询
使用教程
1. 安装必要的环境，如Python 3.10.8和CUDA Toolkit。
2. 克隆VisRAG代码库，并进入项目目录。
3. 安装依赖项，并根据需要安装timm_modified库。
4. 准备训练数据集，可以是公开的学术数据集或合成数据集。
5. 根据提供的脚本和参数，运行训练和评估过程。
6. 使用VisRAG模型进行文档嵌入和检索增强型生成任务。
7. 根据需要调整模型参数和训练配置，以优化性能。
流量来源
直接访问51.61%外链引荐33.46%邮件0.04%
自然搜索12.58%社交媒体2.19%展示广告0.11%
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