4.1 检索增强型多模态推理(Retrieval Augmented Multimodal Reasoning) 4.2 构建多模态知识索引(Building a Multimodal Knowledge Index) 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...
考虑到检索到的数据块也来自图像,请执行一些其他步骤,然后将所有数据块发送到 LLM 以生成最终响应。 图5 展示了如何使用从图像和文本中检索的信息块处理用户查询以回答问题的参考流程。 图5.使用自定义 MLLM 从多模态数据中检索信息的 RAG 推理工作流程 这是一个示例问题,提示可以访问相关 PDF 的支持 RAG 的多...
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...
RAG 的通用架构。用户的查询可以是不同的模态，用作检索器和生成器的输入。检索器搜索存储中的相关数据源，而生成器与检索结果交互，并最终生成各种模态的结果。如上图所示，一个典型的 RAG 流程包括以下步骤：首先，面对一个输入查询，检索器会定位并提取相关的数据源。接着，这些检索到的结果将与生成器相互作用，...
在本文中,作者提出了目前第一个利用检索增强技术的多模态模型RA-CM3,它可以同时检索和生成文本和图像。RA-CM3的输入数据和外部存储器由一组多模态文件组成,其中包含图像和文本的混合数据。为了应对这些输入数据,作者使用预训练的CLIP作为多模态编码器,然后基于CM3架构[3]设计了检索增强的生成器,其本质上是一个能够同...
多模态技术 检索增强生成（RAG）Mamba模型 一、基于现有数据下可能的分析：在人工智能领域里，这三个方向...
新颖性:该论文提出了两个创新点:(1) 一种结合了语言和视觉基础模型的多模态检索方法,在Fashion 200K数据集上达到了新的性能里程碑;(2) 一个使用大型语言模型(LLMs)的搜索界面,通过对话方式帮助用户,考虑他们的先前搜索并高效地将查询导向合适的搜索系统。
1. SearchLVLMs:我们提出首个辅助多模态大模型对实时信息进行反馈的开源检索增强框架。该框架主要包括查询生成、搜索引擎调用、分层过滤三个部分。以视觉问答为例,该框架会基于问题和图片生成查询关键词,并调用搜索引擎查找相关信息,再由粗到细地对检索结果进行过滤,得到对回答该问题有帮助的信息。这些信息会以 prompt...
OmniSearch 是阿里巴巴通义实验室推出的一款多模态检索增强生成框架,具备自适应规划能力。OmniSearch 能够动态拆解复杂问题,根据检索结果和问题情境调整检索策略,模拟人类在解决复杂问题时的行为方式,从而提升检索效率和准确性。OmniSearch 通过引入动态检索规划框架,基于递归检索与推理流程,逐步接近问题解答,显著提高了多模态...
2024中国数据与存储峰会:大模型数据存储应用多模态检索增强AI应用架构, 视频播放量 39、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 0、转发人数 0, 视频作者 biIibiIiMotoGP, 作者简介 ,相关视频:2024中国数据与存储峰会 下半场,动手实操Serverless架构,女战士战败,