Comment traiter les tableaux et les images dans les documents pour RAG?

Dans les tâches de Retrieval-Augmented Generation (RAG), le traitement des tableaux et des images dans les documents nécessite des approches spécifiques, car les LLM travaillent généralement avec du texte.

Pour les tableaux :

• Les tableaux peuvent être convertis en format texte, par exemple CSV ou Markdown, en conservant la structure des lignes et des colonnes.
• Des parseurs spécialisés peuvent être utilisés pour extraire les données clés et les présenter dans un format adapté au modèle.
• Si nécessaire, les titres et les cellules clés peuvent être mis en évidence pour améliorer la compréhension du contexte.

Pour les images :

• Extraction de texte à partir d'images à l'aide de OCR (reconnaissance optique de caractères) pour obtenir des informations textuelles.
• Pour les images complexes (graphiques, diagrammes), des modèles spécialisés peuvent être utilisés pour l'analyse et la conversion en données structurées.
• Dans certains cas, les images sont encodées en représentations vectorielles (embeddings) et utilisées avec des embeddings textuels pour la recherche et la génération.

Ainsi, avant de soumettre les données à un système RAG, les tableaux et les images sont transformés en représentations textuelles ou vectorielles, qui peuvent être efficacement indexées et utilisées pour générer des réponses.