多模态RAG框架LAYRA及Deepresearch、ReZero强化搜索优化实现思路
2025年4月19日,北京晴天。关于多模态文档RAG系统的文章介绍了其在处理文档时的优势,如保留布局结构、表格完整性及视觉元素等,并分享了开源框架demo和AI搜索案例的实现方式。LAYRA框架支持PDF批量上传和解析功能,而ReZero通过强化学习优化LLM搜索性能。
2025年4月19日,北京晴天。关于多模态文档RAG系统的文章介绍了其在处理文档时的优势,如保留布局结构、表格完整性及视觉元素等,并分享了开源框架demo和AI搜索案例的实现方式。LAYRA框架支持PDF批量上传和解析功能,而ReZero通过强化学习优化LLM搜索性能。
G的花式变体及落地建议》,回放链接见社区群。
在本次分享中,尝试回答了以下问题:
目前RAG都有哪些
度依赖开源,开源大多数只能赶凑合,能快速上线,但是带来的风险是会黑盒化,不可控。我们如果要开发自己的
今日介绍请清明假期大模型进展,涵盖Llama4开源评测及吉卜力风格图像生成模型EasyControl_Ghibli,指出中文支持效果不佳,建议谨慎使用。同时总结了多模态微调与继续预训练讨论,并推荐相关技术文章阅读。
2025年3月26日,北京天气阴。文章讨论了多模态RAG技术在视觉领域和目标检测中的应用,并介绍了GPT-4发布的新功能及OpenAI承认的技术风险。同时,文章还提到了Vision-R1方案及其强化学习奖励函数设计。
今天是2025年3月25日,星期二。文章介绍了两个文档相关的项目,一个是基于版式分析的PDF文档翻译项目Fast_pdf_trans和PDFMathTranslate,另一个是文档版式分析模型PP-DocLayout。PP-DocLayout能够检测多种类型的文档,并且其三种不同比例的模型在处理复杂布局方面表现良好。而PDFMathTranslate则使用Pdfminer.six等库解析PDF文档,保留了排版信息进行翻译。
老刘说NLP技术社区致力于通过早报、在线交流报告和专题分享等方式,围绕大模型、RAG、文档智能和知识图谱等主题,推动技术创新与交流。
2025年3月17日的文章介绍了RAG相关进展的三方面内容:推理模型在机器翻译中的应用、量化文本分块的有效性方法,以及通过引入层级结构解决局部信息与全局信息间的差距问题。