W erze dynamicznego rozwoju sztucznej inteligencji (AI) oraz generatywnych modeli językowych (GenAI), potrzeba szybszego i precyzyjniejszego przetwarzania dokumentów staje się kluczowa. Szczególnie w branżach takich jak opieka zdrowotna, finanse czy nauka, gdzie dokumenty często są bogate w obrazy, wykresy i układy graficzne, zarówno treść tekstowa, jak i wizualna mają istotne znaczenie. Nowatorskie podejście o nazwie ColPali ma potencjał, by zrewolucjonizować sposób, w jaki przetwarzane są dokumenty w formatach PDF, łącząc elementy tekstowe oraz wizualne w nowoczesnych rozwiązaniach sztucznej inteligencji.
Wyzwania tradycyjnych systemów odzyskiwania informacji
Dotychczasowe systemy przetwarzania dokumentów opierały się na tekstowej reprezentacji danych, co skutkowało pominięciem istotnych elementów wizualnych, takich jak tabele, wykresy czy układy stron. W tradycyjnych pipeline’ach do generatywnego odzyskiwania informacji (RAG – Retrieval-augmented generation) dla dokumentów PDF czy innych złożonych formatów, proces ten wymagał takich kroków jak:
– Ekstrakcja tekstu i metadanych.
– Wykorzystanie optycznego rozpoznawania znaków (OCR).
– Analiza układu dokumentu, uwzględniająca tabele, wykresy, diagramy itp.
Choć te kroki pozwalały na uzyskanie tekstowych reprezentacji dokumentu, proces ten był czasochłonny i często obniżał jakość odzyskiwanej informacji. Brak uwzględnienia elementów wizualnych mógł prowadzić do gorszego zrozumienia kontekstu dokumentu, co szczególnie dotyczyło takich branż jak medycyna, gdzie raporty radiologiczne mogą zawierać krytyczne obrazy, czy finanse, gdzie wykresy i tabele są kluczowe dla pełnej analizy danych.
Rozwiązanie ColPali – Nowa architektura do odzyskiwania informacji
ColPali, nowa architektura modelu odzyskiwania informacji, zmienia sposób, w jaki dokumenty wizualnie bogate są przetwarzane w procesach RAG. Zamiast polegać jedynie na tekstowych reprezentacjach, ColPali bezpośrednio indeksuje całe dokumenty, uwzględniając zarówno ich treść tekstową, jak i wizualną. To nowe podejście pozwala na:
– Eliminację potrzeby złożonych kroków przetwarzania wstępnego.
– Zachowanie integralności wizualnych elementów dokumentów.
– Lepsze rozumienie całościowego kontekstu dokumentu.
– Usprawnienie pipeline’ów RAG pod kątem efektywności i precyzji.
ColPali specjalizuje się w plikach PDF oraz innych formatach, które są zarówno tekstowo, jak i wizualnie złożone. Dzięki temu możliwe jest znacznie bardziej dokładne odzyskiwanie informacji, co ma szczególne znaczenie w przypadku dokumentów, gdzie obrazy i wykresy odgrywają kluczową rolę.
Działanie ColPali – Embeddingi wizji i mechanizmy interakcji
ColPali wykorzystuje dwa kluczowe filary swojej architektury: embeddingi wizji w modelach językowych oraz mechanizmy interakcji na późnym etapie przetwarzania.
Embeddingi wizji
Zamiast przetwarzać dokumenty jedynie jako tekst, ColPali traktuje je jako wizualne byty. Dzięki zastosowaniu modeli PaliGemma, opracowanych przez Google, ColPali bezpośrednio tworzy embeddingi (reprezentacje wektorowe) z obrazów dokumentów, eliminując potrzebę ekstrakcji tekstu, OCR czy analizy układu. Modele te integrują dane tekstowe i wizualne, co umożliwia kompleksowe zrozumienie zawartości dokumentu. Dzięki temu ColPali może odzyskiwać istotne dokumenty, które tradycyjne metody tekstowe mogłyby pominąć, np. raporty finansowe z wykresami czy artykuły naukowe z diagramami.
Mechanizmy interakcji na późnym etapie
Podczas procesu wyszukiwania, interakcja odnosi się do sposobu, w jaki system ocenia trafność dokumentu względem zapytania użytkownika, porównując ich reprezentacje wektorowe. ColPali wykorzystuje mechanizmy tak zwanej późnej interakcji (late interaction), co oznacza, że zapytania i dokumenty są przetwarzane oddzielnie aż do ostatniego etapu wyszukiwania. Takie podejście pozwala na bogate porównania pomiędzy wektorami obrazów a wektorami tekstu w momencie zapytania, co nie obciąża systemu w trakcie wcześniejszych etapów przetwarzania. Dzięki temu ColPali jest w stanie szybko i efektywnie przetwarzać duże kolekcje dokumentów.
Przyszłość odzyskiwania informacji dzięki ColPali
Architektura ColPali wyznacza nowy kierunek w dziedzinie odzyskiwania informacji z dokumentów multimodalnych. Jej elastyczność pozwala na integrację z nowymi modelami językowymi oraz aplikacjami opartymi na sztucznej inteligencji. Wyniki benchmarków wykazują znaczną przewagę ColPali nad tradycyjnymi metodami, co sugeruje, że może ona stać się standardem w przetwarzaniu dokumentów złożonych wizualnie.
Dzięki integracji z platformą Vespa, ColPali pozwala programistom budować kompletne pipeline’y RAG dla dokumentów takich jak PDF-y, używając wyłącznie ich wizualnej reprezentacji. Vespa umożliwia implementację zaawansowanych mechanizmów scoringowych, co dodatkowo usprawnia proces odzyskiwania informacji.
ColPali otwiera nowe możliwości dla firm i programistów, którzy chcą efektywnie przetwarzać złożone dokumenty w swoich systemach AI, eliminując przy tym tradycyjne przeszkody związane z przetwarzaniem tekstu i obrazu. Dokumenty PDF, które dotychczas stanowiły wyzwanie, dzięki ColPali stają się łatwiejsze do obsługi w systemach generatywnej sztucznej inteligencji, co znacząco poprawia jakość i precyzję odzyskiwanych informacji.
