llama_index [问题]:搜索需要不同类型嵌入(多模态也算)的文档的方法

xmakbtuz 于 2个月前发布在其他

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问题验证

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问题

你好，
我正在思考如何解决在知识库中进行搜索的问题，这可能需要不同的模态进行嵌入。为了使这个问题更具体，我的用户习惯于上传：

商业文件/报告(系统设想的输入)
包含代码或SQL的文档(我对这个性能不好！)
包含图像的文档
包含表格的文档

我记得llama_index对图像和表格有一些方法，但是否有一个通用的首选模式来处理这个问题？
一般来说，我看到了一些处理这个问题的方法：
1.拥有一个非常强大的多模态嵌入(能够解释图像、SQL、多语言文本等)。我不了解这样的嵌入式
1.为每种模态维护单独的索引，然后根据问题的类型路由查询
1.1-2的混合。
你认为还有更多的模式可以应用吗？如果有的话，哪种是“llama-index”解决问题的方式？

llama_index

来源：https://github.com/run-llama/llama_index/issues/13594

3条答案

按热度按时间

mnowg1ta1#

要有效地在需要不同类型嵌入的知识库中进行搜索，包括多模态嵌入，LlamaIndex提供了一种稳健的方法，与您正在考虑的选项相匹配。以下是根据您的需求定制的简洁概述：

多模态嵌入:LlamaIndex使用MultiModalEmbedding处理各种内容类型，如文本、图像和代码。对于图像，它使用CLIP嵌入，对于包含代码或SQL的文档，它利用了解代码的结构和语义的特殊嵌入，提高检索准确性。
每个模态的单独索引:在MultiModalVectorStoreIndex类中，它为不同的模态维护单独的向量存储。这种设置允许高效处理和存储特定于每个模态的嵌入，确保每种内容都被索引和查询到最佳效果。
结合方法:通过将多模态嵌入与每个模态的单独索引相结合，LlamaIndex为索引和查询多样化知识库提供了全面解决方案。这种混合方法确保所有类型的文档(无论它们是否包含文本、图像、代码或SQL)都能有效处理并可搜索。
为了实施这些策略，可以考虑利用向量空间模型进行语义表示，利用专门针对代码和文本的嵌入，以及与语言模型集成以增强查询处理。可自定义的摄取管道和高效的索引机制对于处理大型和多样化的数据集也至关重要。
要获取更详细的指导和示例，您可能希望探索LlamaIndex提供的源代码和文档，它们提供了关于这些策略实现的见解。