Чӣ гуна бояд дар ҳуҷҷатҳо барои RAG ҷадвалҳо ва тасвирҳоро коркард кард?

Дар вазифаҳои Retrieval-Augmented Generation (RAG), коркарди ҷадвалҳо ва тасвирҳо дар ҳуҷҷатҳо талаб мекунад, ки ба онҳо муносибатҳои махсус дода шаванд, зеро LLM одатан бо матн кор мекунад.

Барои ҷадвалҳо:

• Ҷадвалҳоро метавон ба форматҳои матнӣ, масалан CSV ё Markdown, табдил дод, бо нигоҳ доштани сохтори сатрҳо ва сутунҳо.
• Мушаххасгардонҳои махсус барои баровардани маълумоти калидӣ ва пешниҳоди онҳо дар формати мувофиқ барои модел истифода бурда мешаванд.
• Агар зарур бошад, сарлавҳаҳо ва ҳуҷраҳои калидӣ метавонанд таъкид карда шаванд, то фаҳмиши контекст беҳтар шавад.

Барои тасвирҳо:

• Матн аз тасвирҳо бо ёрии OCR (таҳлили оптикии аломатҳо) бароварда мешавад, то маълумоти матнӣ ба даст ояд.
• Барои тасвирҳои мураккаб (графикҳо, диаграммаҳо), моделҳои махсус барои таҳлил ва табдилдиҳӣ ба маълумоти сохторӣ истифода мешаванд.
• Дар баъзе ҳолатҳо, тасвирҳо ба намояндагони векторӣ (embeddings) код мешаванд ва бо embeddings матнӣ барои ҷустуҷӯ ва истеҳсол истифода мешаванд.

Бинобар ин, пеш аз ворид кардани маълумот ба системаи RAG, маълумот аз ҷадвалҳо ва тасвирҳо ба намояндагони матнӣ ё векторӣ табдил дода мешаванд, ки метавонанд самаранок индексгузорӣ ва барои истеҳсоли ҷавобҳо истифода шаванд.