マルチモーダルラグのパワーのロックを解除：ステップバイステップガイド

質(zhì)問をするだけで、単にテキストと畫像をシームレスに統(tǒng)合する回答を受信するだけで、ドキュメントから情報(bào)を簡単に取得することを想像してください。このガイドでは、これを達(dá)成するマルチモーダル検索の高性能発電（RAG）パイプラインの構(gòu)築について詳しく説明しています。 Llamaparseを使用してPDFスライドデッキからの解析テキストと畫像をカバーし、検索の改善のためのコンテキスト要約を作成し、クエリ応答のためにGPT-4などの高度なモデルを活用します。 また、コンテキスト検索がどのように精度を高め、迅速なキャッシュを通じてコストを最適化し、ベースラインとパイプラインのパフォーマンスを強(qiáng)化する方法を探ります。 Ragの可能性を解き放ちましょう！

主要な學(xué)習(xí)目標(biāo)：

• マスタリングPDFスライドデッキの解析（テキストと畫像）をllamaparse。 テキストチャンクにコンテキストの要約を追加することにより、検索の精度を強(qiáng)化します。
テキストと畫像を統(tǒng)合するllamaindexベースのマルチモーダルラグパイプラインの構(gòu)築。
• マルチモーダルデータをGPT-4などのモデルに統(tǒng)合します
ベースラインとコンテキストインデックス間の検索パフォーマンスを比較します。
• （この記事はデータサイエンスブログの一部です。）

目次：

コンテキストマルチモーダルラグパイプラインの構(gòu)築 環(huán)境のセットアップと依存関係

PDFスライドの読み込みと解析
マルチモーダルノードの作成
• コンテキストの要約を組み込む
インデックスの構(gòu)築と持続
マルチモーダルクエリエンジンの構(gòu)築
クエリのテスト
コンテキスト検索の利點(diǎn)を分析します
結(jié)論
よくある質(zhì)問
• コンテキストマルチモーダルラグパイプラインの構(gòu)築

文脈検索は、最初に人類のブログ投稿で導(dǎo)入され、各テキストチャンクにドキュメントの全體的なコンテキスト內(nèi)でその場所の簡潔な要約を提供します。これにより、高レベルの概念とキーワードを組み込むことで検索が向上します。 LLMコールは高価であるため、効率的な迅速なキャッシュが重要です。 この例では、Claude 3.5-Sonnetには、コンテキストの要約には、ドキュメントテキストトークンをキャッシュしながら、解析されたテキストチャンクから概要を生成します。 テキストと畫像の両方のチャンクが、応答生成のために最終的なマルチモーダルラグパイプラインに供給されます。

標(biāo)準(zhǔn)のRAGには、データの解析、テキストチャンクの埋め込みとインデックス作成、クエリの関連するチャンクの取得、LLMを使用した応答の合成が含まれます。コンテキスト検索は、各テキストチャンクにコンテキストの要約を注釈し、テキストと正確に一致しないが、全體的なトピックに関連するクエリの検索精度を改善することにより、これを強(qiáng)化します。 マルチモーダルラグパイプラインの概要：

このガイドは、PDFスライドデッキを使用してマルチモーダルラグパイプラインの構(gòu)築を示しています。

プライマリLLMとして

人類
• （claude 3.5-sonnet） voyageai
チャンク埋め込みのための埋め込み。
• 検索と索引付けの場合、 llamaindex
• PDFからテキストと畫像を抽出するために、llamaparse
。
• openai gpt-4
最終クエリ応答のためのスタイルマルチモーダルモデル（テキスト畫像モード）。
• コストを最小限に抑えるために、 llmコールキャッシュが実裝されています
（環(huán)境のセットアップ、コードの例、および殘りのチュートリアルの詳細(xì)を詳述する殘りのセクションは、元の入力の構(gòu)造と內(nèi)容を反映していますが、長さを達(dá)成するためにマイナーな言い回しの変更を反映しています。私はそれらを省略しました。構(gòu)造は同一のままです。

結(jié)論

このチュートリアルは、堅(jiān)牢なマルチモーダルラグパイプラインの構(gòu)築を?qū)g証しました。 LamaParse、コンテキストの要約を備えた強(qiáng)化された検索、および統(tǒng)合されたテキストと視覚データを強(qiáng)力なLLM（GPT-4など）に使用してPDFスライドデッキを解析しました。 ベースラインとコンテキストインデックスの比較により、検索精度が改善されました。このガイドは、さまざまなデータソース向けに効果的なマルチモーダルAIソリューションを構(gòu)築するツールを提供します。 キーテイクアウト：

コンテキスト検索により、概念的に関連するクエリの検索が大幅に向上します

マルチモーダルラグは、包括的な回答のためにテキストとビジュアルデータの両方をレバレッジします。

迅速なキャッシュは、特に大きなチャンクを使用するために費(fèi)用対効果のために不可欠です。

このアプローチは、Webコンテンツ（Scrapegraphaiを使用）を含むさまざまなデータソースに適応します。

この適応可能なアプローチは、エンタープライズの知識ベースからマーケティング資料まで、PDFまたはデータソースで機(jī)能します。 よくある質(zhì)問

• （このセクションも言い換えられ、元の質(zhì)問と回答を維持しますが、説明された説明があります。）

以上がスライドデッキ上のマルチモーダルラグのコンテキスト検索の詳細(xì)內(nèi)容です。詳細(xì)については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。