Как да обработваме таблици и изображения в документи за RAG?

В задачите Retrieval-Augmented Generation (RAG) обработката на таблици и изображения в документи изисква специални подходи, тъй като LLM обикновено работят с текст.

За таблиците:

• Таблиците могат да бъдат преобразувани във текстов формат, например CSV или Markdown, като се запази структурата на редовете и колоните.
• Могат да се използват специализирани парсери за извличане на ключови данни и представянето им в удобен за модела формат.
• При необходимост могат да се подчертават заглавията и ключовите клетки, за да се подобри разбирането на контекста.

За изображения:

• Извличане на текст от изображения с помощта на OCR (оптично разпознаване на символи), за да се получи текстова информация.
• За сложни изображения (графики, диаграми) могат да се използват специализирани модели за анализ и преобразуване в структурирани данни.
• В някои случаи изображенията се кодират във векторни представяния (embeddings) и се използват заедно с текстовите embeddings за търсене и генериране.

По този начин, преди подаване в RAG системата, данните от таблиците и изображенията се преобразуват в текстови или векторни представяния, които могат ефективно да се индексират и използват за генериране на отговори.