多模態

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使用Gemma 3和Doclin構建多模態RAG管道精選圖片
使用Gemma 3和Doclin構建多模態RAG管道
在本教程中,我們將探討如何在 Google Colab 中建立並執行復雜的檢索增強生成(RAG)管道。我們利用多種最先進的工具和庫,包括用於語言和視覺任務的 Gemma 3、用於文件轉換的 Docling、用於思維鏈協調的 LangChain 以及作為向量資料庫的 Milvus,構建了一個能夠理解和處理文字、表格和影像的多模態系統。讓我們深入瞭解每個元件,看看它們是如何協同工作的
微軟Phi-4多模態實踐指南精選圖片
微軟Phi-4多模態實踐指南
在本文中,我們將深入探討 Phi-4-multimodal,這是一種最先進的多模態小語言模型(SLM),能夠處理文字、視覺和音訊輸入。我們還將探討實際的動手實現,幫助開發人員將生成式人工智慧整合到現實世界的應用中。
如何在必應聊天中使用GPT-4的多模態精選圖片
如何在必應聊天中使用GPT-4的多模態
儘管 OpenAI 尚未向 GPT-4 釋出其最令人期待的多模態功能,即讓你上傳圖片並提出相關問題,但不出所料,微軟已經提前推出了圖片上傳功能。是的,你現在可以將圖片上傳到必應聊天工具,並與 GPT-4 模型聊天了。它的工作原理與 OpenAI 在 GPT-4 釋出會上演示的一樣。