Как использовать мультимодальный RAG для извлечения текста, изображений и таблиц (с демонстрациями)

В этом видео вы узнаете, как использовать Multimodal RAG (Retrieval Augmented Generation) для извлечения информации из документов, содержащих текст, изображения и таблицы. Сначала мы извлечем данные различных модальностей с помощью библиотек Python, таких как PyMuPDF. Затем мы создадим вложения для извлечённых данных с помощью модели Titan из Amazon Bedrock. После сохранения вложений в векторную базу данных мы можем использовать языковую модель для извлечения релевантной информации и генерации ответов на запросы. Вы увидите примеры постановки вопросов, связанных с текстом, изображениями и табличными данными, демонстрирующие возможности Multimodal RAG по интеллектуальной обработке мультимодальных входных данных. Независимо от того, содержат ли ваши данные только текст или смесь модальностей, этот метод обеспечивает эффективный поиск информации и ответы на вопросы. 🛠️ GitHub: https://github.com/debnsuma/fcc-ai-en... Подпишитесь на разработчиков AWS! 📺 Instagram: https://www.instagram.com/awsdevelope... 🆇 X: https://x.com/awsdevelopers 💼 LinkedIn:   / aws-developers   👾 Twitch:   / aws   Подпишитесь на Suman! 💼 LinkedIn:   / suman-d   00:00 Вступление 00:36 Демонстрация мультимодального RAG с Amazon Bedrock 11:23 Подробнее #MultimodalAI #rag #amazonbedrock