传统的信息检索通常基于文本数据,而多模态数据检索则扩展到了其他媒体模态,使用户能够以更丰富的方式进行查询和检索。多模态数据检索是一种涉及多种媒体模态(如文本、图像、音频、视频、声纹、语音、语义等)的信息检索方法。多模态数据检索的目标是提供更全面、准确和丰富的检索结果。例如:输入“王宏”,可以检索出与...
多模态检索意味着用户的检索意图来自于多种模态的输入,最常见的情况是结合了来自文本端和图像端的输入。从图像搜索的角度来看,检索的相似性已经在大部分场景下满足了用户的需求,而一个更加具有想象力的需求是用户实际的检索意图和参考图片并不完全一致,最方便的表达这种差别的自然就是文字。而从文字检索图片的角度来看...
多模态数据检索是一种涉及多种媒体模态(如文本、图像、音频、视频等)的信息检索方法。传统的信息检索通常基于文本数据,而多模态数据检索则扩展到了其他媒体模态,使用户能够以更丰富的方式进行查询和检索。 在多模态数据检索中,用户可以使用不同的媒体数据来表达查询意
多模态检索(Multi-modal Retrieval)是一种涉及多种媒体模态(如文本、图像、音频、视频等)的信息检索方法。与传统的单模态检索不同,多模态检索允许用户以更丰富的方式表达查询意图,并综合考虑多种模态的信息来返回检索结果。 2. 关键技术 模态融合:将不同模态的数据进行融合,提取它们的共同特征。这可以通过简单的特征...
基于视频指纹特征与视频内容理解,实现多模态的搜索能力,主要包含以视频搜视频、以图搜视频、以图搜图等功能,提高检索效率,赋予用户多模态的高效、精准、智能的搜索能力
上述传统搜索、跨模态检索、大模型搜索分别对应3种Module,另外还支持新增人脸搜索、DNA搜索Module,后续其他搜索Module可以支持扩展。 在入库流程上,媒资入库时支持多维度的内容理解: • 基础信息base-module:传统搜索引擎 • 智能标签aiLabel-module:依托达摩院自研智能标签算法,支持物体、场景、地标、事件、LOGO、字幕...
要使用多模态数据检索进行实时搜索,可以采用以下方法: 实时数据处理 建立一个实时数据处理流程,能够接收和处理实时产生的多模态数据。这可能涉及到使用流处理框架(如ApacheKafka、Apache Flink或Apache Spark Streaming)来处理实时数据流,并将其转换为可用于检索的特征向量。
多模态检索增强生成 在多模态RAG的研究中，针对不同的模态，包括图像、代码、结构化知识、音频和视频，...
为了更好地理解多模态检索增强的现状和发展,我们首先定义并讨论了两个关键概念的背景:多模态学习和检索增强生成(RAG)。 2.1 多模态学习 多模态学习是指学习不同模态数据的统一表征。其目的是提取互补信息,以促进合成任务的完成。多模态生成模型应用广泛,如文本-图像生成、创意写作生成和多语言翻译。例如,图像识别任务...
4.3 多模态检索预训练(Pretraining with Multimodal Retrieval) 5 结论 6 局限性 A附录 A.1 搜索标准和结果 随着大型语言模型(LLMs)的流行,出现了一个重要趋势,即使用多模态来增强 LLMs 的生成能力,从而使 LLMs 能够更好地与世界互动。然而,对于在哪个阶段以及如何结合不同的模式,目前还缺乏统一的认识。在本...