Ինչպես մշակել աղյուսակները և պատկերները RAG-ի համար փաստաթղթերում։

Retrieval-Augmented Generation (RAG) գործառույթներում, փաստաթղթերում աղյուսակների և պատկերների մշակումը պահանջում է հատուկ մոտեցումներ, քանի որ LLM-երը սովորաբար աշխատում են տեքստով:

Աղյուսակների համար:

• Աղյուսակները կարող են փոխարկվել տեքստային ֆորմատ, օրինակ՝ CSV կամ Markdown, պահպանելով տողերի և սյունակների կառուցվածքը:
• Կարող են օգտագործվել մասնագիտացված վերլուծիչներ՝ հիմնական տվյալները հանելու և ներկայացնելու համար հարմար ձևաչափով:
• Պահանջի դեպքում, վերնագրերը և հիմնական բջիջները կարող են ընդգծվել՝ կոնտեքստը ավելի լավ հասկանալու համար:

Պատկերների համար:

• Տեքստը հանվում է պատկերներից OCR (օպտիկական նշանների ճանաչում) միջոցով՝ տեքստային տեղեկատվություն ստանալու համար:
• Կոմպլեքս պատկերների (գրաֆիկներ, դիագրամներ) համար կարող են օգտագործվել մասնագիտացված մոդելներ՝ վերլուծության և կառուցվածքային տվյալների վերածման համար:
• Որոշ դեպքերում, պատկերները կոդավորվում են վեկտորային ներկայացումներում (embeddings) և օգտագործվում են տեքստային embeddings-ների հետ՝ որոնման և գեներացման համար:

Այսպիսով, RAG համակարգին տվյալներ մուտքագրելուց առաջ, աղյուսակների և պատկերների տվյալները վերածվում են տեքստային կամ վեկտորային ներկայացումների, որոնք կարող են արդյունավետ ինդեքսավորվել և օգտագործվել պատասխանների գեներացման համար: