Hoe tabellen en afbeeldingen in documenten voor RAG verwerken?

Bij taken van Retrieval-Augmented Generation (RAG) vereist het verwerken van tabellen en afbeeldingen in documenten speciale benaderingen, omdat LLM's meestal met tekst werken.

Voor tabellen:

• Tabellen kunnen worden omgezet naar een tekstformaat, bijvoorbeeld CSV of Markdown, waarbij de structuur van rijen en kolommen behouden blijft.
• Gespecialiseerde parsers kunnen worden gebruikt om belangrijke gegevens te extraheren en deze in een voor het model geschikt formaat te presenteren.
• Indien nodig kunnen koppen en belangrijke cellen worden benadrukt om de context beter te begrijpen.

Voor afbeeldingen:

• Tekst uit afbeeldingen halen met OCR (optisch tekenherkenning) om tekstuele informatie te verkrijgen.
• Voor complexe afbeeldingen (grafieken, diagrammen) kunnen gespecialiseerde modellen worden gebruikt voor analyse en omzetting naar gestructureerde gegevens.
• Soms worden afbeeldingen gecodeerd in vectorrepresentaties (embeddings) en samen met tekstuele embeddings gebruikt voor zoeken en genereren.

Op deze manier worden gegevens uit tabellen en afbeeldingen vóór invoer in het RAG-systeem omgezet in tekstuele of vectorrepresentaties, die efficiënt kunnen worden geïndexeerd en gebruikt voor het genereren van antwoorden.