Morphik Core ermöglicht den multimodalen Abruf durch die innovative ColPali-Technologie, die aus drei Schlüsselprozessen besteht:
- Gemeinsame Erzeugung von EinbettungenFür hochgeladene Dokumente wie PDFs/Videos verarbeitet das System parallel textliche Inhalte und visuelle Elemente, um einheitliche semantische Einbettungsvektoren zu erzeugen.
- cross-modale AssoziationAutomatisch semantische Verknüpfungen zwischen Textbeschreibungen und Bildinhalten herstellen. Zum Beispiel wird das "Quartalsumsatzdiagramm" in einem Bericht mit der entsprechenden Datenvisualisierung verknüpft.
- hybride Suchstrategie: Die Abfrage erfolgt über die
use_colpali=TrueParametrische Aktivierung des multimodalen Retrievals mit gleichzeitiger Berücksichtigung des Systems:
1. semantischer Abgleich von Texten
2. die Relevanz visueller Inhalte
3. aus der Wissenskarte abgeleitete Beziehungen
Typische Anwendungsbeispiele::
Wenn ein Forscher nach einer Arbeit sucht, gibt er ein "Find comparative charts on neural network architectures" ein, und das System liefert beide:
- Seiten mit Architekturdiagrammen
- Einschlägige Paragraphen der Lehrverkündigung
- Angegebene vergleichende experimentelle Daten
Tests haben gezeigt, dass diese Technik die Genauigkeit des cross-modalen Retrievals um 671 TP3T verbessert, was sie besonders geeignet macht für die Analyse von technischen Dokumenten, die komplexe Diagramme enthalten.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelMorphik Core: eine Open-Source-RAG-Plattform für die Verarbeitung multimodaler DatenDie
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