“`html
Мультимодальная система RAG для промышленных приложений
Мультимодальная технология Augmented Generation (RAG) открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ) в производстве, инженерии и обслуживании. Эти области активно используют документы, которые содержат сложный текст и изображения, такие как инструкции и технические схемы.
Преимущества мультимодальных систем
ИИ, который понимает как текст, так и изображения, способен поддерживать сложные задачи в этих отраслях. Эффективная интеграция данных улучшает точность и производительность в ситуациях, где визуальные элементы важны для понимания инструкций.
Уникальные вызовы
Традиционные языковые модели часто не имеют специфических знаний и могут сталкиваться с ошибками, когда требуется работа с текстом и изображениями. Например, модели, работающие только с текстом, могут не распознать ключевые визуальные элементы, что подчеркивает необходимость интегрированных решений.
Инновационное решение от LMU Мюнхен и Siemens
Исследователи разработали мультимодальную систему RAG, использующую два продвинутых языковых модели — GPT-4 Vision и LLaVA. Эта система может обрабатывать изображения и текст, предоставляя более точные ответы, что делает ее высокоэффективной для промышленных задач.
Как работает система
Мультимодальная система использует два подхода: мультимодальные встраивания и текстовые аннотации для изображений. Это позволяет не только находить соответствующие изображения, но и формировать контекстно точные ответы. Встраивания работают с текстом и изображениями в общем векторном пространстве, а аннотации преобразуют визуальные данные в текст для хранения вместе с текстовой информацией.
Результативность и перспективы
Новая система показала значительные улучшения в точности обработки сложных запросов. Включение изображений увеличило точность ответов почти на 80% по сравнению с обработкой только текста. Метод аннотации изображений оказался особенно эффективным.
Заключение
Интеграция мультимодальной RAG системы может существенно повысить эффективность ИИ в промышленности, улучшая качество ответов на сложные запросы. Это создает перспективы для дальнейших исследований и разработок в данной области.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью ИИ, исследуйте, как вы можете автоматизировать процессы и определить ключевые показатели эффективности (KPI) для улучшения с помощью ИИ. Выбирайте подходящие решения и внедряйте их поэтапно.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам в Телеграм. Следите за новостями о ИИ в нашем канале или в Twitter.
“`
