使用场景

法律团队使用VARAG快速检索合同文档中的相关条款。

研究人员利用VARAG从大量学术论文中提取关键信息。

商业分析师使用VARAG分析市场报告中的图表和数据。

产品特色

支持多种检索技术，包括文本、图像和多模态文档检索。

Simple RAG：通过OCR技术提取文档中的文本并进行检索。

Vision RAG：结合视觉信息进行检索，使用JinaCLIP模型进行跨模态编码。

ColPali RAG：直接将文档页面作为图像嵌入，使用PaliGemma模型进行编码。

Hybrid ColPali RAG：结合图像嵌入和ColPali的晚期交互机制进行检索。

提供交互式游乐场，可以比较不同的RAG解决方案。

支持本地运行和Google Colab上的演示。

使用教程

克隆仓库：使用git命令克隆VARAG的GitHub仓库。

设置环境：使用Conda创建并激活虚拟环境。

安装依赖：使用pip或poetry安装所需的Python包。

运行演示：执行demo.py脚本，通过--share参数在本地或Google Colab上运行。

索引数据源：使用VARAG提供的类和方法对数据源进行索引。

执行搜索：输入查询并执行搜索，获取检索结果。

使用结果：将检索结果用于进一步的分析或生成响应。