多模态RAG实战指南:完整Python代码实现AI同时理解图片、表格和文本
传统RAG系统在处理纯文本应用场景中已展现出显著效果,然而现实世界的信息载体往往呈现多模态特征。文档中普遍包含图像、表格、图表等承载关键信息的视觉元素,这些多模态内容的有效处理正是多模态RAG系统的核心价值所在。 多模态RAG最优方案选择 经过系统性研究和实验验证,我们将介绍一个在RAG系统中处理多模态内容的最佳实现方案。该方案在性能表现、准确性指标和实现复杂度之间实现了优化平衡。 图1:多模态....
多模态模型卷王诞生!InternVL3:上海AI Lab开源78B多模态大模型,支持图文视频全解析!
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Meta开源多模态AI新王炸!Llama 4:MoE架构仅用17B参数碾压Gemma 3,支持1000万token上下文
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OPPO联合港科大推出多模态推理优化框架 OThink-MR1:让AI学会『举一反三』,几何推理准确率暴增
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多模态AI核心技术:CLIP与SigLIP技术原理与应用进展
近年来,人工智能领域在多模态表示学习方面取得了显著进展,这类模型通过统一框架理解并整合不同数据类型间的语义信息,特别是图像与文本之间的关联性。在此领域具有里程碑意义的模型包括OpenAI提出的CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training,对比语言-图像预训练)和Google研发的SigLIP(Sigmoid Loss for Language-Imag....
AudioX:颠覆创作!多模态AI一键生成电影级音效+配乐,耳朵的终极盛宴
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MM-StoryAgent:交大阿里联合开源!多模态AI一键生成儿童故事绘本+配音
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一键部署谷歌最新开源多模态AI模型 Gemma 3:单GPU性能碾压Llama!支持35+种语言
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OmniAlign-V:20万高质量多模态数据集开源,让AI模型真正对齐人类偏好
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