ColPali, die Kerninnovation von Morphik Core, adressiert den Hauptkritikpunkt, dass traditionelle RAG-Systeme nicht in der Lage sind, gemischte grafische und textuelle Inhalte effektiv zu verarbeiten. Diese Technologie ermöglicht es dem System, die intrinsischen Assoziationen zwischen textlichen Beschreibungen und visuellen Inhalten durch eine einheitliche eingebettete räumliche Darstellung gleichzeitig zu verstehen. In Bezug auf die technische Implementierung baut ColPali einen cross-modalen Aufmerksamkeitsmechanismus auf, der es dem System ermöglicht, den relevanten Diagramm- oder Bildbereich in einem Dokument zu lokalisieren, wenn eine Benutzeranfrage eine Beschreibung eines visuellen Elements enthält.
Typische Anwendungsszenarien sind die Suche nach einem bestimmten Datenvisualisierungsdiagramm in einem Jahresfinanzbericht oder die Suche nach einer Seite mit einem bestimmten Versuchsaufbau in einer wissenschaftlichen Arbeit. Testdaten zeigen, dass die ColPali-Technologie bei gemischten grafischen und textuellen Suchaufgaben eine Genauigkeitsverbesserung von bis zu 47% im Vergleich zu Lösungen erzielt, die Text oder Bilder getrennt verarbeiten.
Entwickler können diese erweiterte Funktion aktivieren, indem sie bei der Datenaufnahme und -abfrage einfach den Parameter use_colpali setzen. Diese Technologie senkt die Schwelle für die Entwicklung multimodaler KI-Anwendungen drastisch und ermöglicht es normalen Unternehmen, intelligente Systeme mit visuellen Verständnisfähigkeiten zu entwickeln.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMorphik Core: eine Open-Source-RAG-Plattform für die Verarbeitung multimodaler DatenDie
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