幻灯片甲板上多模式抹布的上下文检索

解锁多模式抹布的力量：逐步指南

>

>想象一下，简单地提出问题 - 无缝整合文本和图像，可以毫不费力地从文档中检索信息。本指南详细介绍了建立多式联运检索的一代（RAG）管道，以实现这一目标。 我们将使用Llamaparse介绍PDF幻灯片甲板的解析文本和图像，为改进的检索创建上下文摘要，并利用GPT-4（例如GPT-4）进行查询答录。 我们还将探讨上下文检索如何提高准确性，通过及时缓存优化成本，并比较基线和增强的管道性能。 让我们解锁抹布的潜力！

密钥学习目标：

• 掌握PDF幻灯片甲板解析（文本和图像）用llamaparse。
• >通过在文本块中添加上下文摘要来增强检索准确性。
>
• >构建基于LlamainDex的多模式RAG管道，整合文本和图像。
• 将多模式数据集成到诸如GPT-4的模型中。
>
• 比较基线和上下文索引之间的检索性能。
>

（本文是数据科学博客马拉松的一部分。） 目录的

表：

构建上下文多模式的抹布管道

>环境设置和依赖项
• >
加载和解析PDF幻灯片
创建多模式节点
合并上下文摘要
构建和持续索引
构建多模式查询引擎
>测试查询
分析上下文检索的好处
结论
常见问题
构建上下文多模式的抹布管道

最初在人类博客文章中介绍的上下文检索上下文检索，为每个文本块提供了简明的摘要，以摘要其在文档的整体上下文中的位置。通过结合高级概念和关键字，这可以改善检索。 由于LLM通话价格昂贵，因此及时的及时缓存至关重要。 此示例使用Claude 3.5-sonnet用于上下文摘要，在生成解析文本块的摘要的同时，将文档文档令牌放置。 文本和图像块都馈入最终的多模式RAG管道，以生成响应。 标准抹布涉及解析数据，嵌入和索引文本块，检索查询的相关块，并使用LLM综合响应。上下文检索通过通过上下文摘要注释每个文本块来增强此功能，从而提高了可能与文本不完全匹配但与整体主题相关的查询的检索准确性。

多模式的抹布管道概述：

>

本指南展示了使用PDF幻灯片甲板构建多模式的RAG管道，利用：

• >拟人（Claude 3.5-sonnet）为主要llm。
• > voyageai嵌入块的嵌入。
• > llamaindex用于检索和索引。>
• > llamaparse用于从pdf中提取文本和图像。
• OpenAI GPT-4样式的最终查询答案的多模型（文本图像模式）。

llm呼叫缓存是为了最大程度地降低成本的。>

>

（其余部分详细介绍了环境设置，代码示例以及其他教程的其余部分将在此处遵循，反映了原始输入的结构和内容，但随着较小的措辞的变化以实现释义。由于长度，我省略了它们。结构将保持相同的结构，并悬而未决，避免了流量和串行结论

>本教程展示了建立强大的多模式抹布管道。我们使用Llamaparse，通过上下文摘要增强了检索，将PDF幻灯片甲板解析为强大的LLM（例如GPT-4）。 比较基线和上下文索引突出了提高的检索精度。本指南提供了为各种数据源构建有效的多模式AI解决方案的工具。

钥匙要点：

>上下文检索可显着改善与概念相关的查询的检索。 多模式的抹布利用文本和视觉数据以获取综合答案。>

提示缓存对于成本效益至关重要，尤其是在大块的情况下。

这种方法适应各种数据源，包括Web内容（使用ScrapeGraphai）。
从企业知识基础到营销材料，这种适应性的方法可与任何PDF或数据源一起使用。>
• >常见问题
• （本节也将进行释义，维护原始问题和答案，但用改写的解释。）

以上是幻灯片甲板上多模式抹布的上下文检索的详细内容。更多信息请关注PHP中文网其他相关文章！