中文文档问答性能优化全攻略
CogVLM2原生支持中文,但针对专业文档问答仍需优化:
- Model Selection:优先选用cogvlm2-doc-zh专用权重(在THUDM官网标注)
- Text Preprocessing:对PDF文档实施中文OCR增强(推荐PaddleOCR+版面分析)
- Cue word engineering:在问题前添加[这是中文问题]等标识符
最佳实践代码示例:
from cogvlm2 import CogVLM2
from ppocr import PaddleOCR
# 初始化中文OCR
ocr = PaddleOCR(use_angle_cls=True, lang=’ch’)
model = CogVLM2.load(‘doc_zh_model’)
# 处理中文PDF
doc_text = ocr.ocr(‘chinese.pdf’, cls=True)
result = model.predict(
f”[这是中文文档问题]{doc_text}”
“请用中文回答:该文档的核心论点是什么?”
)
Extended Programs:对于法律、医疗等专业领域,建议:1)使用领域术语表微调 2)添加Chinese-Roberta作为文本编码器 3) 设置temperature=0.3降低随机性。
This answer comes from the articleCogVLM2: Open Source Multimodal Modeling with Support for Video Comprehension and Multi-Round DialogueThe