Como processar tabelas e imagens em documentos para RAG?

Em tarefas de Retrieval-Augmented Generation (RAG), o processamento de tabelas e imagens em documentos requer abordagens especiais, pois os LLM geralmente trabalham com texto.

Para tabelas:

• As tabelas podem ser convertidas para um formato de texto, por exemplo, CSV ou Markdown, mantendo a estrutura de linhas e colunas.
• Pode-se usar analisadores especializados para extrair dados-chave e apresentá-los em um formato conveniente para o modelo.
• Se necessário, cabeçalhos e células-chave podem ser destacados para melhorar a compreensão do contexto.

Para imagens:

• Extração de texto de imagens usando OCR (reconhecimento óptico de caracteres) para obter informações textuais.
• Para imagens complexas (gráficos, diagramas), podem ser usados modelos especializados para análise e conversão em dados estruturados.
• Em alguns casos, as imagens são codificadas em representações vetoriais (embeddings) e usadas junto com embeddings de texto para busca e geração.

Assim, antes de inserir os dados em um sistema RAG, as tabelas e imagens são transformadas em representações de texto ou vetores, que podem ser indexados e usados de forma eficaz para gerar respostas.