Jak przetwarzać tabele i obrazy w dokumentach dla RAG?

W zadaniach Retrieval-Augmented Generation (RAG) przetwarzanie tabel i obrazów w dokumentach wymaga specjalnych podejść, ponieważ LLM zazwyczaj pracują z tekstem.

Dla tabel:

• Tabele można przekształcić do formatu tekstowego, na przykład CSV lub Markdown, zachowując strukturę wierszy i kolumn.
• Można użyć specjalistycznych parserów do wyodrębniania kluczowych danych i przedstawiania ich w wygodnym formacie dla modelu.
• W razie potrzeby można wyróżniać nagłówki i kluczowe komórki, aby poprawić zrozumienie kontekstu.

Dla obrazów:

• Ekstrakcja tekstu z obrazów za pomocą OCR (optyczne rozpoznawanie znaków), aby uzyskać informacje tekstowe.
• Dla skomplikowanych obrazów (wykresów, diagramów) można używać specjalistycznych modeli do analizy i konwersji na dane strukturalne.
• W niektórych przypadkach obrazy są kodowane w reprezentacje wektorowe (embeddings) i używane razem z tekstowymi embeddingami do wyszukiwania i generowania.

W ten sposób, przed wprowadzeniem danych do systemu RAG, dane z tabel i obrazów są przekształcane w reprezentacje tekstowe lub wektorowe, które można efektywnie indeksować i używać do generowania odpowiedzi.