VisRAG Lösungen
Das VisRAG-Modul von UltraRAG ist auf die Lösung multimodaler Retrieval-Herausforderungen ausgerichtet:
- Gemeinsam eingebetteter RaumTowards a unified visual-textual feature representation using the CLIP-like model
- verkehrsträgerübergreifende AnpassungAn adaptive alignment algorithm based on contrast learning for automatic learning of intermodal associations
- Hybride IndizierungsstrategieFAISS: Gleichzeitige Unterstützung für die hybride Suche in FAISS-Bildindizes und invertierten Textindizes
Schritte zur Umsetzung
- Auswahl der Lösung "VisRAG" in der WebUI
- Hochladen von Bilddatensätzen und zugehörigen Textbeschreibungen (automatisches Matching unterstützt)
- Stellen Sie die Parameter für das cross-modale Training ein ("AutoMode" wird für Anfänger empfohlen).
- Das System wird nach Beginn der Ausbildung erstellt:
- Demo-Schnittstelle für die visuelle Suche
- Modal-übergreifende Ähnlichkeitsmatrix
- Heatmap-Analyse der wichtigsten Merkmale
Tipps zur Leistungsoptimierung
Für professionelle Nutzer: Die Gewichtung der verschiedenen Modalitäten kann durch Einstellen des "Modal Fusion Factor" (zwischen 0 und 1) ausgeglichen werden; je höher der Wert, desto stärker der Einfluss der visuellen Merkmale.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelUltraRAG: Eine RAG-Systemlösung aus einer Hand zur Vereinfachung der Datenerstellung und ModellfeinabstimmungDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie erreicht man eine effiziente visuell-textuelle cross-modale Suche in multimodalen Szenarien?
