Cómo chatear con cualquier PDF e imagen utilizando modelos de lenguaje grandes – Con código

Chatear con PDF e imágenes usando modelos de lenguaje grandes - Con código.

Guía completa para construir un asistente de IA que pueda responder preguntas sobre cualquier archivo

Introducción

Hay tanta información valiosa atrapada en archivos PDF e imágenes. Afortunadamente, tenemos estos poderosos cerebros capaces de procesar esos archivos para encontrar información específica, lo cual es genial.

Pero cuántos de nosotros, en el fondo, no nos gustaría tener una herramienta que pueda responder cualquier pregunta sobre un documento dado?

Ese es el propósito de este artículo. Explicaré paso a paso cómo construir un sistema que pueda conversar con cualquier PDF e imágenes.

Si prefieres ver un video en su lugar, verifica el enlace a continuación:

Flujo de trabajo general del proyecto

Siempre es bueno tener una comprensión clara de los componentes principales del sistema que se está construyendo. Así que empecemos.

Flujo de trabajo de extremo a extremo del sistema de chat general (Imagen por Autor)
  • Primero, el usuario envía el documento a procesar, que puede estar en formato PDF o imagen.
  • Se utiliza un segundo módulo para detectar el formato del archivo para aplicar la función de extracción de contenido relevante.
  • El contenido del documento se divide en múltiples fragmentos usando el módulo Separador de Datos.
  • Finalmente, esos fragmentos se transforman en embeddings utilizando el Transformador de Fragmentos antes de almacenarlos en el vector store.
  • Al final del proceso, la consulta del usuario se utiliza para encontrar fragmentos relevantes que contengan la respuesta a esa consulta, y el resultado se devuelve al usuario como un JSON.

1. Detectar tipo de documento

Para cada documento de entrada, se aplica un procesamiento específico según su tipo, ya sea PDF o imagen.

We will continue to update Zepes; if you have any questions or suggestions, please contact us!

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