การค้นหาและ RAG

ViDoRAG สำหรับ RAG เอกสารภาพ

โครงการ Retrieval-Augmented Generation สำหรับการค้นหาและเหตุผลของเอกสารหลายรูปแบบ

สำรวจ Model Studio เปิด GitHub ทางการ

Nfero อาจได้รับค่าคอมมิชชั่นหากคุณซื้อผ่านลิงก์ที่มีคุณสมบัติตามเงื่อนไขในภายหลัง โดยไม่มีค่าใช้จ่ายเพิ่มเติมสำหรับคุณ

แหล่งที่มา GitHub

ตรวจสอบครั้งสุดท้าย 9 ก.ค. 2569

ทำไมจึงสำคัญ

ทีมที่กำลังประเมิน RAG บน PDF, ภาพ, การสแกน, แผนภูมิ และฐานข้อมูลที่มีเนื้อหาหลากหลายรูปแบบ

จุดพิสูจน์

ขยายความสามารถของ Alibaba RAG นอกเหนือจากการใช้การฝังข้อความไปสู่การเข้าใจเอกสารภาพ

ตำแหน่งของ Nfero

Nfero นำเสนอสิ่งนี้เป็นโครงการโอเพนซอร์สทางการสำหรับการค้นพบ Nfero ไม่ได้มีสิทธิ์ในคลังเก็บข้อมูล ให้ใบอนุญาตของตนเอง หรือรับประกันการเข้าถึงซอฟต์แวร์ผ่านการโฮสต์

เชื่อมต่อกับ Nfero

วิธีที่โปรเจกต์นี้เชื่อมต่อกับเครื่องมือและโมเดล AI ของ Alibaba Cloud

ตรวจสอบโครงการทางการ จากนั้นใช้แนวทางของ Nfero ที่เกี่ยวข้องด้านล่างเพื่อเปรียบเทียบโมเดล เครื่องมือ และตัวเลือกการปรับใช้

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับโอเพนซอร์ส

คำถามก่อนเริ่มใช้งานโปรเจกต์

ViDoRAG เป็นจุดปลายทางโมเดลของ Alibaba หรือไม่?

ไม่ใช่ นี่คือโครงการโอเพนซอร์สที่แสดงแนวทาง RAG สำหรับเอกสารที่มีภาพ

โมเดล Nfero ใดที่เกี่ยวข้องกับมันบ้าง?

โมเดลการฝังภาพของ Tongyi, Qwen rerank และโมเดล Qwen เป็นหน้าที่เกี่ยวข้องที่ดีที่สุด

Nfero ควรจัดแสดงตัวอย่างการทำงานแบบเรียลไทม์หรือไม่?

ไม่ในเวอร์ชัน 1 เนื้อหานี้ควรอธิบายโครงการและนำผู้ใช้ไปยังหน้า Nfero RAG ที่เกี่ยวข้อง