Wie man Tabellen und Bilder in Dokumenten für RAG verarbeitet?

Bei Aufgaben der Retrieval-Augmented Generation (RAG) erfordert die Verarbeitung von Tabellen und Bildern in Dokumenten spezielle Ansätze, da LLMs in der Regel mit Text arbeiten.

Für Tabellen:

• Tabellen können in ein Textformat umgewandelt werden, z.B. CSV oder Markdown, wobei die Struktur von Zeilen und Spalten erhalten bleibt.
• Es können spezialisierte Parser verwendet werden, um Schlüsseldaten zu extrahieren und sie in einem für das Modell geeigneten Format darzustellen.
• Bei Bedarf können Überschriften und Schlüsselfelder hervorgehoben werden, um das Verständnis des Kontexts zu verbessern.

Für Bilder:

• Text aus Bildern mittels OCR (optische Zeichenerkennung) extrahieren, um Textinformationen zu erhalten.
• Für komplexe Bilder (Grafiken, Diagramme) können spezialisierte Modelle zur Analyse und Umwandlung in strukturierte Daten eingesetzt werden.
• In einigen Fällen werden Bilder in Vektor-Darstellungen (Embeddings) codiert und zusammen mit Text-Embeddings für Suche und Generierung verwendet.

Auf diese Weise werden Daten aus Tabellen und Bildern vor der Eingabe in das RAG-System in Text- oder Vektor-Darstellungen umgewandelt, die effizient indexiert und für die Generierung von Antworten genutzt werden können.