Как обрабатывать таблицы и изображения в документах для RAG?

В задачах Retrieval-Augmented Generation (RAG) обработка таблиц и изображений в документах требует специальных подходов, так как LLM обычно работают с текстом.

Для таблиц:

• Таблицы можно преобразовать в текстовый формат, например, в CSV или Markdown, сохраняя структуру строк и столбцов.
• Можно использовать специализированные парсеры, чтобы извлечь ключевые данные и представить их в удобном для модели виде.
• При необходимости можно выделять заголовки и ключевые ячейки, чтобы улучшить понимание контекста.

Для изображений:

• Извлечение текста из изображений с помощью OCR (оптическое распознавание символов), чтобы получить текстовую информацию.
• Для сложных изображений (графиков, диаграмм) можно использовать специализированные модели для анализа и преобразования в структурированные данные.
• В некоторых случаях изображения кодируются в векторные представления (эмбеддинги) и используются вместе с текстовыми эмбеддингами для поиска и генерации.

Таким образом, перед подачей в RAG-систему данные из таблиц и изображений преобразуются в текстовые или векторные представления, которые можно эффективно индексировать и использовать для генерации ответов.