- 知識ベースを構築する際の一般的な課題は、すべてをプレーンテキストに変換することです。
- メディアソース（スライド、PDF、画像など）を扱う場合、これは制限される可能性があります。
- プレーンテキストでないデータを適切に活用する方法は何か？
- AIの最近の進歩に感謝すれば、今まで以上に簡単で安価になりました。
- 大規模言語モデル（LLMs）とビジョン機能を使用することで、数千の画像を転写できます。
- これらのモデルは、画像内の視覚的オブジェクトを記述することさえ可能で、OCRよりもはるかに豊かで詳細な転写を提供できます。
- 次の3つの簡単なステップで始めましょう。
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この記事では、知識ベースの構築においてプレーンテキスト以外のデータを活用する際の課題やAIの最新技術を活用した解決策が紹介されています。大規模言語モデルとビジョン機能を組み合わせることで、画像の転写や視覚的オブジェクトの記述を行うことが可能となり、より豊かで詳細な情報を取得できるようになっています。
元記事: https://towardsdatascience.com/dont-limit-your-rag-knowledgebase-to-just-text-d5e3b999843d