視覚に基づくRAGシステム：V-RAG

V-RAGは視覚言語モデル（VLM）を活用した次世代型のRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムで、PDFのページ全体を直接ベクトル化し、従来のRAGで必要だった煩雑なテキスト分割プロセスを省略しています。

特徴

1. 文書のレイアウト情報保持
   • PDFのページをそのまま画像としてベクトル化するため、表やグラフ、レイアウトといった情報も正確に保存・処理可能。
2. 高速で精密なインデックス作成
   • 従来手法に比べ、文書のインデックス作成が迅速で高精度。
3. 主要コンポーネント
   • PyPDFium: PDFを画像に変換。
   • ColPali: ページ画像からベクトル埋め込みを生成。
   • Qdrantデータベース: ベクトルデータの保存と検索。
   • GPT-4 Vision: クエリを処理し、文脈に合った回答を生成。

主な用途

• 複雑なビジュアルドキュメント（技術レポート、研究論文、データチャート）
• 表やグラフを含むPDFファイルの効率的な検索・利用

詳細とプロジェクトページ

GitHubリンク: V-RAG

RAGの新しい可能性を切り開くシステムとして、特に視覚情報を活用するアプリケーションで有用です！