简介
vision-is-all-you-need是一个展示Vision RAG (V-RAG)架构的演示项目。V-RAG架构使用视觉语言模型(VLM)直接将PDF文件页面(或其他文档)嵌入为向量,无需繁琐的分块处理。该技术的重要性在于它能够大幅提高文档检索的效率和准确性,特别是在处理大量数据时。产品背景信息显示,这是一个利用最新人工智能技术,提高文档处理能力的创新工具。目前,该项目是开源的,可以免费使用。
截图

产品特色
将PDF文件页面转换为图像
使用ColPali作为VLM获取图像嵌入
将嵌入存储在QDrant作为向量数据库
用户通过V-RAG系统提交查询
查询通过VLM获取查询嵌入
使用查询嵌入在向量数据库中搜索相似嵌入
将用户查询和搜索结果的最佳匹配图像再次传递给能理解图像的模型
模型根据查询和图像生成响应
使用教程
1. 确保你有一个Hugging Face账户并使用`transformers-cli login`登录
2. 确保你有OpenAI API的密钥,并将其放置在dotenv文件中
3. 安装Python 3.11或更高版本
4. 使用`pip install modal`安装Modal
5. 运行`modal setup`进行配置
6. 使用`modal serve main.py`启动demo
7. 通过浏览器访问Modal提供的URL,并附加`/docs`来使用API
8. 点击`POST /collections`端点,上传PDF文件进行索引
9. 使用`POST /search`端点搜索相似页面,并获取OpenAI API的响应
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% |
最新流量情况
月访问量
4.92m
平均访问时长
393.01
每次访问页数
6.11
跳出率
36.20%
总流量趋势图
地理流量分布情况
美国
19.34%
中国
13.25%
印度
9.32%
俄罗斯
4.28%
德国
3.63%
地理流量分布全球图
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