APPLICATION
在线零售多模态AI搜索引擎
AI超越了简单的关键词匹配,通过分析用户意图、上下文和行为,从而减少不相关的结果和被放弃的搜索。
APPLICATION
AI超越了简单的关键词匹配,通过分析用户意图、上下文和行为,从而减少不相关的结果和被放弃的搜索。
MODEL-ZOO
CLIP 是一种流行的多模态嵌入模型,它使用对比学习在大量图像-标题对语料库上进行训练。 CLIP可以解锁零样本能力,例如图像分类、搜索和字幕。
APPLICATION
自2023年以来,人工智能领域将受到来自生成式AI的新成功的冲击,我们将探索是否可以利用这些基础模型来构建数据集、利用新的架构和新的预训练权重,或者从中提取知识。
APPLICATION
通过将视觉语言模型 (VLM) 与传统文本处理相结合,我们开发了一种双流 RAG 架构,可处理 PDF 文档中的文本和视觉内容。
APPLICATION
商业文档,例如复杂的报告、产品目录、设计文件、财务报表、技术手册和市场分析报告,通常包含多模态数据(文本以及图形、图表、地图、照片、信息图、图表和蓝图等视觉内容)。从这些文档中找到正确的信息需要对客户或公司员工提出的给定查询的文本和相关图像进行语义搜索。例如,公司的产品可能通过其标题、文本描述和图像来描述。同样,项目提案可能包括文本、说明预算分配的图表、显示地理覆盖范围的地图和过去项目的照片的组合。 准确快速地搜索多模态信息对于提高业务生产力非常重要。业务数据通常以文本和图像格式分布在各种来源中,这使得高效检索所有相关信息变得具有挑战性。虽然生成式 AI 方法(尤其是利用 LLM 的方法)增强了业务中的知识管理(例如,检索增强生成、图形 RAG 等),但它们在访问多模态、分散的数据方面面临限制。统一不同数据类型的方法允许用户使用自然语言提示查询各种格式。此功能可以使公司内的员工和管理层受益,并改善客户体验。它可以有多种用例,例如对相似主题进行聚类并发现主题趋势、构建推荐引擎、让客户参与更相关的内容、更快地访问信息以改进决策、提供特定于用户的搜索结果、增强用户交互以使其感觉更直观和自然