როგორ უნდა დავამუშავოთ ცხრილები და სურათები RAG-ისთვის დოკუმენტებში?

Retrieval-Augmented Generation (RAG) დავალებებში, დოკუმენტებში ცხრილების და სურათების დამუშავება საჭიროებს სპეციალურ მიდგომებს, რადგან LLM-ები ჩვეულებრივ ტექსტთან მუშაობენ.

ცხრილებისთვის:

• ცხრილები შეიძლება გარდაიქმნას ტექსტურ ფორმატში, მაგალითად CSV ან Markdown, შენარჩუნებული სარჩევის სტრუქტურა.
• შეიძლება გამოყენებულ იქნას სპეციალიზებული პარსერები ძირითადი მონაცემების ამოსაღებად და მათ მოდელისთვის სასურველ ფორმატში წარმოდგენისთვის.
• საჭიროების შემთხვევაში, სათაურები და ძირითადი უჯრედები შეიძლება გამოკვეთილი იყოს, რათა უკეთ გაიგოს კონტექსტი.

სურათებისთვის:

• ტექსტის ამოღება სურათებიდან OCR (ოპტიკური სიმბოლოს აღიარება)-ის საშუალებით, რათა მიიღოს ტექსტური ინფორმაცია.
• რთული სურათებისთვის (გრაფიკები, დიაგრამები), შეიძლება გამოყენებულ იქნას სპეციალიზებული მოდელები ანალიზისთვის და სტრუქტურირებული მონაცემების გარდაქმნისთვის.
• ზოგიერთ შემთხვევაში, სურათები კოდირებულია ვექტორულ წარმოდგენებში (embeddings) და გამოიყენება ტექსტურ embeddings-თან ერთად, ძიებისა და გენერაციისთვის.

ამგვარად, RAG სისტემაში მონაცემების შეტანის წინ, ცხრილების და სურათების მონაცემები გარდაიქმნება ტექსტურ ან ვექტორულ წარმოდგენებად, რომლებიც ეფექტურად შეიძლება ინდექსირდეს და გამოყენებულ იქნას პასუხების გენერაციისთვის.