Cum se procesează tabelele și imaginile în documente pentru RAG?

În sarcinile de Retrieval-Augmented Generation (RAG), procesarea tabelelor și imaginilor din documente necesită abordări speciale, deoarece LLM-urile lucrează de obicei cu text.

Pentru tabele:

• Tabelele pot fi convertite în format text, de exemplu CSV sau Markdown, păstrând structura rândurilor și coloanelor.
• Se pot folosi parsere specializate pentru extragerea datelor cheie și prezentarea lor într-un format convenabil pentru model.
• Dacă este necesar, titlurile și celulele cheie pot fi evidențiate pentru a îmbunătăți înțelegerea contextului.

Pentru imagini:

• Extracția textului din imagini folosind OCR (recunoaștere optică a caracterelor) pentru a obține informații textuale.
• Pentru imagini complexe (grafice, diagrame), se pot folosi modele specializate pentru analiză și conversie în date structurate.
• În unele cazuri, imaginile sunt codificate în reprezentări vectoriale (embeddings) și utilizate împreună cu embeddings textuale pentru căutare și generare.

Astfel, înainte de a introduce datele în sistemul RAG, datele din tabele și imagini sunt transformate în reprezentări textuale sau vectoriale, care pot fi indexate eficient și utilizate pentru generarea răspunsurilor.