¿Cómo procesar tablas e imágenes en documentos para RAG?

En tareas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), el procesamiento de tablas e imágenes en documentos requiere enfoques especiales, ya que los LLM generalmente trabajan con texto.

Para tablas:

• Las tablas se pueden convertir a un formato de texto, por ejemplo, CSV o Markdown, manteniendo la estructura de filas y columnas.
• Se pueden usar analizadores especializados para extraer datos clave y presentarlos en un formato conveniente para el modelo.
• Si es necesario, se pueden destacar encabezados y celdas clave para mejorar la comprensión del contexto.

Para imágenes:

• Extracción de texto de imágenes mediante OCR (reconocimiento óptico de caracteres) para obtener información textual.
• Para imágenes complejas (gráficos, diagramas), se pueden usar modelos especializados para análisis y conversión en datos estructurados.
• En algunos casos, las imágenes se codifican en representaciones vectoriales (embeddings) y se usan junto con embeddings de texto para búsqueda y generación.

De esta manera, antes de ingresar los datos a un sistema RAG, las tablas y las imágenes se transforman en representaciones de texto o vectores, que se pueden indexar y usar eficazmente para generar respuestas.