Это руководство объясняет, как построить.pipeline Retrieval-Augmented Generation (RAG) с использованием визуальной модели под названием ColPali, которая решает проблемы традиционных систем RAG с многомодальными данными. Традиционные системы RAG испытывают трудности с документами, содержащими изображения и таблицы, потому что они фрагментируют данные и теряют контекст. ColPali, в отличие от традиционных методов, обрабатывает целые страницы документов визуально, сохраняя пространственные отношения и контекст с помощью моделей языка и зрения (VLM). Система делит документы на патчи, генерирует вложения с помощью VLM и вычисляет оценки сходства между запросами и патчами документов. Она использует компоненты, такие как кодировщики изображений, кодировщики текста и языковые модели (LLMs), чтобы понимать как визуальные, так и текстовые данные, создавая богатые вложения для эффективного поиска. Руководство также охватывает вычисление матрицы оценок ColBERT для ранжирования и выбора топ-K релевантных страниц для генерации ответов. Оно интегрирует CrewAI для создания коллаборативного агентского рабочего процесса, где специализированные агенты ИИ обрабатывают поиск, рассуждение и генерацию ответов. Установка включает в себя установку необходимых библиотек и загрузку модели ColPali из Hugging Face, используя GPU или MPS для эффективной обработки. Руководство использует учебник по науке класса X из NCERT в качестве примера набора данных. Наконец, руководство подчеркивает практическую реализацию этой системы с помощью Python.