Come elaborare tabelle e immagini nei documenti per RAG?

Nei compiti di Retrieval-Augmented Generation (RAG), l'elaborazione di tabelle e immagini nei documenti richiede approcci speciali, poiché gli LLM di solito lavorano con il testo.

Per le tabelle:

• Le tabelle possono essere convertite in formato testo, ad esempio CSV o Markdown, mantenendo la struttura di righe e colonne.
• È possibile utilizzare parser specializzati per estrarre dati chiave e presentarli in un formato adatto al modello.
• Se necessario, intestazioni e celle chiave possono essere evidenziate per migliorare la comprensione del contesto.

Per le immagini:

• Estrazione del testo dalle immagini tramite OCR (riconoscimento ottico dei caratteri) per ottenere informazioni testuali.
• Per immagini complesse (grafici, diagrammi), si possono usare modelli specializzati per analisi e conversione in dati strutturati.
• In alcuni casi, le immagini vengono codificate in rappresentazioni vettoriali (embeddings) e usate insieme agli embeddings testuali per ricerca e generazione.

In questo modo, prima di inserire i dati in un sistema RAG, le tabelle e le immagini vengono trasformate in rappresentazioni testuali o vettoriali, che possono essere indicizzate ed usate efficacemente per generare risposte.