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Recipes for learning, fine-tuning, and adapting ColPali to your multimodal RAG use cases. 👨🏻🍳
解决的问题
本项目提供了使用 ColPali 系列视觉语言模型（VLM）进行文档检索的实用实现指南。它解决了传统检索系统依赖 OCR 和文本提取所带来的问题，这些方法常常会丢失布局、表格和图表等关键视觉信息。
工作原理
该项目使用 ColPali 和 ColQwen2 等模型，将文档页面视为图像而非文本。这些模型采用视觉-语言方法捕捉视觉特征，并生成多向量嵌入。随后通过计算查询与文档图像嵌入之间的成对后期交互相似度得分来执行检索。
适用人群
对实现视觉文档检索、使用 VLM 构建 RAG 流水线，以及希望针对特定用例对这些模型进行微调的开发者和研究人员。
主要亮点
- 端到端 RAG：使用 ColQwen2 实现完整的 RAG 流水线，支持适配器热切换以节省 VRAM。
- 微调：提供使用 LoRA 对 ColPali 进行微调的指南，以及可选的 4 位或 8 位量化支持。
- 可解释性：提供生成相似度图的工具，用于可视化和解释模型预测结果。
- 原生集成：提供 ColPali 和 ColQwen2 的 transformers 原生实现使用示例。
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