モルフィックコアの中核技術であるColPaliは、従来のRAGシステムがグラフィカルとテキストが混在するコンテンツを効果的に扱うことができないという重要な問題点に対処しています。この技術により、システムは統一された埋め込み空間表現を通して、テキスト記述とビジュアルコンテンツ間の本質的な関連性を同時に理解することができます。技術的な実装としては、ColPaliはクロスモーダルアテンションメカニズムを構築し、ユーザクエリにビジュアル要素の説明が含まれている場合に、システムがドキュメント内の関連する図や画像領域を見つけることを可能にします。
典型的なアプリケーションシナリオには、年次財務報告書から特定のデータ可視化チャートを検索したり、科学論文から特定の実験設定を含むページを検索したりすることが含まれます。テストデータによると、ColPaliテクノロジーは、テキストまたは画像を別々に処理するソリューションと比較して、グラフィックとテキストが混在する検索タスクで最大47%の精度向上を達成しています。
開発者は、データの取り込みと検索時にuse_colpaliパラメータを設定するだけで、この高度な機能を有効にすることができる。このテクノロジーは、マルチモーダルAIアプリケーション開発の敷居を劇的に下げ、一般企業でも視覚理解機能を備えたインテリジェント・システムを構築できるようにする。
この答えは記事から得たものである。Morphik Core：マルチモーダルデータ処理のためのオープンソースRAGプラットフォームについて
無断転載を禁じます：AI生産性ツール " モルフィックコアのColPali技術でクロスモーダル情報の共同検索が可能に
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