Pourquoi cela compte
Les équipes évaluant le RAG sur des PDF, des images, des scans, des diagrammes et des bases de connaissances multimédias.
Recherche et RAG
ViDoRAG pour RAG de documents visuels
Projet de génération augmentée par récupération de documents visuels pour la recherche et le raisonnement multimodaux.
Nfero peut percevoir une commission si vous achetez ultérieurement via un lien qualifiant, sans frais supplémentaires pour vous.
Point de preuve
Étend la RAG d'Alibaba au-delà des embeddings de texte vers la compréhension des documents visuels.
Positionnement Nfero
Nfero présente cela comme un projet open source officiel pour la découverte. Nfero n’est pas propriétaire du dépôt, n’offre pas sa licence ni ne garantit l’accès hébergé au logiciel.
Connecter à Nfero
Comment ce projet se connecte aux outils et modèles d'Alibaba AI.
Examinez le projet officiel, puis utilisez les guides Nfero ci-dessous pour comparer les modèles, les outils et les options de déploiement.
FAQ sur le code source ouvert
Questions avant d'utiliser le projet
ViDoRAG est-il un point de terminaison de modèle Alibaba ?
Non. C'est un projet open source qui démontre une approche RAG pour les documents visuels.
Quels modèles Nfero sont liés à celui-ci ?
Les modèles de vision Tongyi, de rerank Qwen et de Qwen sont les meilleures pages adjacentes.
Nfero devrait-il proposer une démo en direct ?
Pas dans la version 1. La page devrait expliquer le projet et rediriger les utilisateurs vers les pages Nfero RAG associées.
Étape suivante
Poursuivez avec le projet ou un guide Nfero lié.
Utilisez Nfero pour comparer les démos associées, puis ouvrez Alibaba Cloud ou le dépôt officiel pour la configuration en production.
Nfero peut percevoir une commission si vous achetez ultérieurement via un lien qualifiant, sans frais supplémentaires pour vous.