VARAG

Visuell verbessertes Retrieval- und Generierungssystem

Normales ProduktProgrammierungRetrievalGenerierung

VARAG ist ein System, das verschiedene Retrieval-Techniken unterstützt und verschiedene Anwendungsfälle für die Suche nach Text-, Bild- und multimodalen Dokumenten optimiert. Es vereinfacht den traditionellen Retrieval-Prozess durch Einbettung von Dokumentenseiten als Bilder und verwendet fortschrittliche visuelle Sprachmodelle zur Kodierung, wodurch Genauigkeit und Effizienz der Suche verbessert werden. Der Hauptvorteil von VARAG liegt in seiner Fähigkeit, komplexe visuelle und textuelle Inhalte zu verarbeiten und eine leistungsstarke Unterstützung für die Dokumentensuche zu bieten.

Unterstützung verschiedener Retrieval-Techniken
einschließlich Text-
Bild- und multimodaler Dokumentensuche.
Simple RAG: Extraktion von Text aus Dokumenten mittels OCR-Technik und anschließende Suche.
Vision RAG: Suche unter Einbeziehung visueller Informationen
wobei das JinaCLIP-Modell für die crossmodale Kodierung verwendet wird.
ColPali RAG: Direkte Einbettung von Dokumentenseiten als Bilder und Verwendung des PaliGemma-Modells zur Kodierung.
Hybrid ColPali RAG: Suche unter Einbeziehung von Bild-Einbettungen und dem späten Interaktionsmechanismus von ColPali.
Bereitstellung einer interaktiven Spielumgebung zum Vergleich verschiedener RAG-Lösungen.
Unterstützung für den lokalen Betrieb und Demos auf Google Colab.

VARAG richtet sich an Datenwissenschaftler
Machine-Learning-Ingenieure und Forscher
die große Mengen an Dokumentdaten verarbeiten und abrufen müssen. VARAG eignet sich besonders für Szenarien
in denen komplexe visuelle und textuelle Inhalte verarbeitet werden müssen
wie z. B. Rechtsdokumente

Rechtsteams verwenden VARAG
um schnell relevante Klauseln in Vertragsdokumenten zu finden.
Forscher nutzen VARAG
um wichtige Informationen aus einer großen Anzahl wissenschaftlicher Arbeiten zu extrahieren.
Wirtschaftsanalysten verwenden VARAG

Repository klonen: Klonen Sie das GitHub-Repository von VARAG mit dem Git-Befehl.
Umgebung einrichten: Erstellen und aktivieren Sie eine virtuelle Umgebung mit Conda.
Abhängigkeiten installieren: Installieren Sie die benötigten Python-Pakete mit pip oder poetry.
Demo ausführen: Führen Sie das Skript demo.py aus und verwenden Sie den Parameter --share für den lokalen Betrieb oder auf Google Colab.
Datenquelle indizieren: Indizieren Sie die Datenquelle mit den von VARAG bereitgestellten Klassen und Methoden.

Website öffnen

VARAG Alternativen

VARAG — Visuell verbessertes Retrieval- und Generierungssystem

Programmierung

Best AI Websites & Tools

VARAG

VARAG Alternativen

VARAG — Visuell verbessertes Retrieval- und Generierungssystem

InternVL2.5-78B-MPO — Dies ist eine Serie fortschrittlicher multimodaler großer Sprachmodelle, die eine herausragende Gesamtleistung aufweisen.

ExtractThinker — Intelligentes Dokumentenverarbeitungsframework, speziell für LLMs entwickelt

TurboLens — OCR-All-in-One-Lösung zur schnellen Generierung von Erkenntnissen aus Bildern.

MinerU — Ein umfassendes, quelloffenes Werkzeug zur qualitativ hochwertigen Datenextraktion aus PDF-Dateien in Markdown- und JSON-Formate.

Parseflow — Intelligente Dokumentenverarbeitungslösung

Chunkr — Open-Source-Datenaufnahme-API-Dienst

Aria — Multimodales natives Experten-Mix-Modell

MiniCPM-V 2.6 — Hochleistungsfähiges multimodales Sprachmodell für das Verständnis von Bildern und Videos.

MiniCPM-Llama3-V 2.5 — Gerätetaugliches multimodalen Großsprachmodell auf GPT-4V-Niveau

AlgoDocs — Intelligentes Datenextraktionswerkzeug

Aya Vision 32B — Aya Vision 32B ist ein mehrsprachiges visuell-sprachliches Modell, das für OCR, Bildbeschreibung, visuelles Schließen und andere Zwecke geeignet ist.

Aya Vision 8B — Modèle de langage visuel multilingue à 800 millions de paramètres, prenant en charge l'OCR, la description d'images et le raisonnement visuel.

Aya Vision — Aya Vision ist ein mehrsprachiges, multimodales visuelles Modell von Cohere, das darauf abzielt, das Verständnis von visuellem und Textmaterial in mehrsprachigen Szenarien zu verbessern.

Platus — Platus ist ein KI-Arbeitsbereich für juristische Teams, der lästige juristische Aufgaben automatisiert.

EgoLife — EgoLife ist ein langfristiges, multimodales und mehrperspektivisches Projekt für einen KI-Assistenten im Alltag, das darauf abzielt, die Forschung zum Verständnis von Langzeitkontexten voranzutreiben.

UniTok — UniTok ist ein einheitlicher visueller Tokenizer für die visuelle Generierung und das visuelle Verständnis.

ViDoRAG — ViDoRAG ist ein dynamisches iteratives Inferenz-Agenten-Framework, das die visuelle Dokumentensuche mit der Generierung kombiniert.

Mochii AI — Mochii AI ist ein personalisiertes KI-Ökosystem, das von hochmodernen Modellen unterstützt wird und die Zukunft der Zusammenarbeit zwischen Mensch und KI vorantreibt.

M2RAG — Code-Repository für Benchmark-Tests zur retrieval-augmented generation in multimodalen Kontexten.

TheoremExplainAgent — TheoremExplainAgent ist ein intelligentes System zur Generierung multimodaler Erklärvideos für Theoreme.

Phi-4-multimodal-instruct — Phi-4-multimodal-instruct ist ein leichtgewichtiges, multimodales Basismodell von Microsoft, das Text-, Bild- und Audioeingaben unterstützt.

Magma-8B — Magma-8B ist ein von Microsoft entwickeltes multimodales KI-Modell, das Bild- und Texteingaben verarbeiten und Textausgaben generieren kann.

DeepSeek Japanisch — DeepSeek ist ein fortschrittliches KI-Sprachmodell, das sich auf logisches Denken, Mathematik und Programmieraufgaben spezialisiert hat und kostenlos nutzbar ist.

ZeroBench — ZeroBench ist ein hoch anspruchsvoller visueller Benchmark für moderne, große multimodale Modelle.

Magma — Magma ist ein grundlegendes, multimodal einsetzbares Modell, das multimodale Eingaben versteht und verarbeitet und für komplexe Aufgaben und Umgebungen verwendet werden kann.

Grok 3 — Das neueste Flaggschiff-AI-Modell Grok 3 von xAI, mit leistungsstarker Inferenz und multimodaler Verarbeitungsfähigkeit.

CLaMP 3 — CLaMP 3 ist ein einheitlicher Rahmen für die musikbezogene Informationsrecherche über verschiedene Modalitäten und Sprachen hinweg.

FreeParser — FreeParser ist ein KI-gestütztes, kostenloses Werkzeug zur Dokumentenanalyse, das verschiedene Dateiformate unterstützt.

wdoc — wdoc ist ein leistungsstarkes RAG-System (Retrieval Augmented Generation), das zur Verarbeitung und Abfrage von Dokumenten verschiedener Dateitypen dient.