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多模态 RAG:三步构建图文并茂的智能问答、电商导购助手

  • 2024-07-29
    浙江
  • 本文字数:817 字

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背景

随着 AIGC 技术日新月异的发展,LLM 应用也在持续迭代,检索增强生成(RAG)系统已经成为企业知识库、智能客服、电商导购等场景的核心环节。除了基础的文本 RAG 能力外,支持图片、视频内容理解的多模态 RAG 成为优化对话效果、改善用户体验的重要一环。基于知识库中的操作流程图、商城数据库中的商品图等,为用户提供文字+图片结合的更生动的 RAG 效果。OpenSearch LLM 智能问答版内置数据解析与处理、切片、向量化、文本 &向量检索、多模态 LLM 等模型和功能。本文将介绍如何使用 OpenSearch LLM 智能问答版搭建一站式多模态 RAG 系统。

多模态搜索

在企业中,大量信息以图片、视频的方式存储,以文搜图、以图搜图成为快速获取图片信息的有效方式。OpenSearch 基于图片理解大模型、图片向量模型,支持端到端快速构建多模态搜索系统。为体验多模态搜索效果,OpenSearch 基于钉钉 AI 助理和公开数据集,推出多模态查询助手 demo。点击立即免费体验 >>


多模态 RAG

在多模态搜索基础上,OpenSearch 结合文本生成大模型,面向企业知识库、电商导购等场景推出多模态 RAG 能力。用户上传业务数据后,OpenSearch 不仅能智能理解图片中的信息,还会以此作为参考,生成相应对话结果,提供基于企业知识库、商城商品库的 RAG 服务。



三步搭建流程

OpenSearch LLM 智能问答版是一站式开箱即用的 RAG 产品,用户可分钟级构建多模态 RAG 系统。

Step 1:购买智能问答版实例

点击完成 OpenSearch LLM 智能问答版实例购买:https://common-buy.aliyun.com/?commodityCode=opensearch_openknowledge_public_cn&edition=llm



首购用户可享首月免费试用


Step 2:上传多模态数据文档

Step 3:问答效果测试


基于 OpenSearch LLM 智能问答版的多模态 RAG 应用搭建完成,可用于智能问答、电商导购等多种场景。



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