VisRAG

Modèle génératif augmenté par la recherche basé sur un modèle linguistique visuel

Produit OrdinaireImageModèle linguistique visuelGénération augmentée par la recherche

VisRAG est un processus RAG (Retrieval-Augmented Generation) innovant basé sur un modèle linguistique visuel (VLM). Contrairement aux RAG traditionnels basés sur du texte, VisRAG utilise directement les documents sous forme d'images pour l'intégration par le VLM, puis procède à une recherche pour améliorer les capacités de génération du VLM. Cette méthode préserve au maximum les informations contenues dans les documents originaux et élimine les pertes d'information introduites lors de l'analyse. L'application du modèle VisRAG aux documents multimodaux démontre son fort potentiel en matière de recherche d'information et de génération de texte enrichie.

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VisRAG — Modèle génératif augmenté par la recherche basé sur un modèle linguistique visuel

bRAG-langchain — Un projet open source pour la construction d'applications de génération augmentée par la recherche (RAG).

VLM-R1 — VLM-R1 est un modèle linguistique visuel renforcé stable et polyvalent, axé sur les tâches de compréhension visuelle.

Ollama OCR pour le web — Une puissante librairie OCR utilisant des modèles linguistiques visuels de pointe pour extraire du texte à partir d'images.

Moondream AI — Modèle linguistique visuel open source, fonctionnant sur divers appareils.

CogAgent — Agent GUI basé sur un modèle linguistique visuel (VLM) open source de bout en bout

c4ai-command-r7b-12-2024 — Modèle de génération de texte multilingue à 7B paramètres

DeepSeek-VL2-Tiny — Modèle linguistique visuel de grande taille et avancé à experts mixtes

POINTS-Yi-1.5-9B-Chat — Les dernières avancées en matière de modèles linguistiques visuels, intégrant les nouvelles technologies de WeChat AI.

POINTS-Qwen-2-5-7B-Chat — Les dernières avancées en matière de modèles linguistiques visuels

POINTS-1-5-Qwen-2-5-7B-Chat — Modèle linguistique visuel de pointe, prenant en charge le bilinguisme et un contrôle de haute qualité, gratuit.

DeepSeek-VL2 — Modèle avancé de compréhension multimodale, fusionnant les capacités visuelles et linguistiques.

StagiaireVL d'OpenGVLab — Un modèle linguistique visuel IA offrant des services d'analyse et de description d'images.

Qwen2-VL-7B — Qwen2-VL-7B est le dernier modèle linguistique visuel, prenant en charge la compréhension multimodale et la génération de texte.

Qwen2-VL-2B — Modèle linguistique visuel de pointe, prenant en charge la compréhension multimodale et la génération de texte.

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 est un puissant modèle linguistique visuel, simple à optimiser.

LLaVA-o1 — Modèle linguistique visuel capable de raisonnement étape par étape

Chonkie — Bibliothèque de segmentation de texte légère et rapide pour les applications RAG

OmniParser — Analyseur d'interface utilisateur graphique basé sur la vision par ordinateur

ColPali — Outil de recherche documentaire efficace basé sur un modèle linguistique visuel

Helpful DoggyBot — Système d'exploitation de robot quadrupède pour la mobilité intérieure

C4AI CommandR 08-2024 — Modèle de génération performant de 3,5 milliards de paramètres

Qwen2-VL — Modèle linguistique visuel nouvelle génération, pour une vision du monde plus claire.

Easy-RAG — Un système RAG facile à apprendre, à utiliser et à étendre.

Boîte à outils linguistiques SaltAI — Boîte à outils linguistique améliorée

InternLM-XComposer-2.5 — Un modèle linguistique visuel de grande taille multifonctionnel

HippoRAG — Un nouveau framework RAG inspiré de la mémoire à long terme humaine

MMStar — Un ensemble de référence d'élite pour l'évaluation des grands modèles linguistiques visuels.

MiniGemini — Modèle linguistique multimodal de grande taille capable de comprendre et de générer simultanément des images.

Command-R — Command-R est un nouveau LLM conçu pour les lourdes charges de travail de production, optimisé pour la génération augmentée par la recherche (RAG) et l'utilisation d'outils, afin de permettre une IA à l'échelle de production d'entreprise.