Realtime Multimodal RAG Usecase Part 2 | MultiModal Summrizer | RAG Application #rag #multimodal #ai
Summary
TLDRこのチュートリアルでは、GPT-4とOCR技術を活用して、テーブルデータと画像の要約を作成する方法を解説しています。最初にOCRを使用してテーブルからテキストを抽出し、それをGPT-4で要約します。さらに、画像から情報を抽出し、Base64形式に変換してから、画像の要約も作成します。このプロセスは複数のテーブルや画像を一度に処理することができ、最終的にテーブルと画像の両方の要約を統合する方法を学びます。
Takeaways
- 😀 モデルをロードして、画像およびテーブルからテキストを抽出し、OCRとYOLOを使用してデータを処理します。
- 😀 非構造化ライブラリを使用して、画像からテキストを抽出し、テーブルに関する要約を生成します。
- 😀 OCRモデルによって、画像内のテーブルデータとテキストを正確に抽出できます。
- 😀 複数のテーブルに対して要約を生成するために、並行処理(Max concurrency)を使用して効率的に処理を行います。
- 😀 複数のテーブルデータを処理し、それぞれのテーブルの要約を生成する方法を示しています。
- 😀 画像をBase64形式でエンコードし、それを使用して視覚的な要約を生成する方法が説明されています。
- 😀 画像の要約生成において、Base64エンコードされた画像データとプロンプトをモデルに渡す手順が示されています。
- 😀 画像のパスを指定することで、その画像の要約を生成するメソッドを作成しました。
- 😀 提供された画像データを使用して、詳細な画像要約を自動的に生成することができます。
- 😀 画像およびテーブルからの要約の生成は、効率的で効果的な処理を実現するために重要な技術です。
Q & A
OCRとは何ですか?
-OCR(光学式文字認識)は、画像からテキストを抽出する技術です。この技術を使用することで、スキャンした文書や写真から文字を読み取り、デジタル形式で利用できるようにします。
Unstructuredライブラリは何をするものですか?
-Unstructuredライブラリは、OCRとYOLOなどのモデルを使用して、画像内のテキストや情報を抽出し、それを構造化されたデータに変換するツールです。画像からテーブルやテキストを識別して処理します。
GBD4モデルはどのように使われますか?
-GBD4モデルは、Unstructuredライブラリで使用され、画像内の情報を抽出したり、テキストの要約を生成するために利用されます。具体的には、画像内のテーブルやその他のデータを処理する際に使用されます。
Summarizer Chainとは何ですか?
-Summarizer Chainは、複数のデータセットを要約するためのプロセスです。テーブルや画像などから情報を抽出し、それを簡潔な要約として出力するために、順次処理を行います。
Max concurrencyの設定とは何を意味しますか?
-Max concurrency(最大並列実行数)は、同時に処理されるタスクの数を制限するための設定です。この設定により、並列処理を行いながら効率的に結果を生成できます。
画像の要約を生成する方法はどのように行いますか?
-画像の要約は、画像をbase64形式でエンコードし、そのエンコードされた画像を使用して要約を生成します。Unstructuredライブラリでは、画像を入力としてプロンプトと一緒に処理することで、画像に関連した要約を生成できます。
base64形式とは何ですか?
-base64形式は、バイナリデータをテキスト形式に変換する方法です。主に画像やファイルをネットワーク経由で送信する際に使用されます。この形式では、データがテキストとして表現されるため、URLやJSONで扱いやすくなります。
画像のURLとbase64エンコードの違いは何ですか?
-画像のURLは、画像がインターネット上でホストされている場所を指すリンクです。一方、base64エンコードは、画像データをテキスト形式に変換して、直接コード内で扱えるようにする方法です。URLは外部リソースに依存しますが、base64はデータを自分のシステムに埋め込むことができます。
RAGとは何ですか?
-RAG(Retrieval-Augmented Generation)は、外部データベースからの情報を用いて、生成する内容を補強する技術です。この技術は、質問応答システムやテキスト生成において、より正確で適切な情報を提供するために使用されます。
このプロセスでは、複数の画像をどのように扱いますか?
-複数の画像は、ループ処理を使って順番に処理することができます。例えば、複数の画像を一度にエンコードして、その後、各画像に対して要約を生成することが可能です。
Outlines

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