Morphik Coreは、3つの主要なプロセスからなる革新的なColPali技術により、マルチモーダル検索を可能にします：
- 共同エンベッディング生成PDFやビデオなどのアップロードされたドキュメントに対して、システムはテキストコンテンツとビジュアル要素を並行して処理し、均一なセマンティック埋め込みベクトルを生成します。
- クロスモーダル・アソシエーションテキスト記述と画像コンテンツ間のセマンティックな関連付けを自動的に確立します。例えば、レポート内の「四半期収益チャート」は、対応するデータビジュアライゼーションにマッピングされます。
- ハイブリッド検索戦略クエリーは
use_colpali=Trueパラメータによって活性化されたマルチモーダル検索：
1.テキストの意味マッチング
2.ビジュアル・コンテンツの関連性
3.ナレッジマップ由来の関係
代表的な使用例::
研究者が論文を検索する際、「ニューラルネットワーク・アーキテクチャの比較表を探す」と入力すると、システムはその両方を返す：
- アーキテクチャ図を含むページ
- 関連する教義声明パラグラフ
- 比較実験データ引用
テストによると、この手法はクロスモーダル検索の精度を671 TP3T向上させ、複雑な図を含む技術文書の分析に特に適している。
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
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