Представьте, что вы можете просто «поговорить» с документом. Именно это делают ИИ-приложения типа «Talk to your PDF» (или «Chat with your docs») — загружаете PDF или другой документ, задаёте вопросы по его содержимому и получаете ответы. Эта возможность ИИ стала одной из самых востребованных для тех, кто работает с многостраничными документами.
Однако есть одно «но»: большинство таких решений отлично справляются с текстом, но не могут корректно обрабатывать иллюстрации, инфографику и диаграммы. В результате важные детали, содержащиеся в таблицах и графических элементах, не учитываются при подготовке ответов.
С появлением мультимодальной Retrieval-Augmented Generation (RAG) и Vision-Language Models (VLM) анализ документов стал гораздо точнее. Эти модели обрабатывают как текст, так и визуальные элементы, и анализируют их в совокупности.
Работая с нашими клиентами, мы убедились, что анализ мультимодальных данных — текстов и изображений внутри документов — заметно повышает точность и производительность.
В этой статье разберёмся, почему мультимодальные модели становятся новым стандартом в обработке документов, и как их внедрение может упростить работу с PDF и другими форматами. Мы также поделимся практическими рекомендациями по интеграции этих моделей в существующие приложения.
Как работает OCR в связке с LLM
Традиционные решения на основе OCR (оптическое распознавание символов) и LLM (большие языковые модели) широко используются для извлечения и обработки текстовой информации из изображений и документов.
Этот подход начинается с того, что OCR распознаёт изображение и преобразует текст в машиночитаемую форму. После этого LLM анализирует этот текст, чтобы извлечь ключевую информацию, выполнить классификацию или сгенерировать аннотации.
Например, OCR может распознать текст из отсканированного юридического документа, а LLM проанализирует этот текст для извлечения важных данных, таких как имена, даты или ключевые термины.
Это решение особенно востребовано сегодня, потому что в каждой компании есть подразделения, которые ежедневно работают с большим объёмом сложных документов: многостраничные отчёты, договоры, акты, счета, анкеты, пакеты документов при приёме на работу и так далее.
Однако, несмотря на свою пользу и востребованность, связка OCR + LLM имеет ряд ограничений. Во-первых, OCR напрямую зависит от качества изображения: размытые или плохо отсканированные документы приводят к ошибкам распознавания. Даже если LLM способен интерпретировать текст, ошибки, допущенные на этапе OCR, могут ухудшить точность выводов.
Во-вторых, OCR не понимает контекст и просто передает текст LLM для анализа, что может привести к потере важных деталей. Например, если документ содержит сложные таблицы, визуальные диаграммы или нестандартные шрифты, OCR может неправильно их интерпретировать, а LLM не сможет восстановить контекст.
Поэтому использование OCR и LLM для анализа сложных документов ограничено.
Далее посмотрим, какие технологии позволяют улучшить точность распознавания и анализа содержания документов.
Почему Multimodal RAG and Vision-Language Models лучше чем всё остальное для анализа документов
Одна из уникальных возможностей мультимодальных систем — это слияние данных разных модальностей (текста и изображений). Например, текст в документе помогает объяснить диаграммы, а диаграммы, в свою очередь, проясняют сложные термины в тексте. Давайте разберёмся, как эти технологии работают и чем они отличаются от OCR + LLM.
Vision-Language Models (VLM)
Vision-Language Models (VLM) — это новый класс моделей, которые объединяют возможности работы с текстом и изображениями. В отличие от LLM, которые обрабатывают только текст, VLM могут одновременно анализировать визуальные данные и текстовую информацию.
Например, VLM могут интерпретировать изображения, создавать описания для визуальных элементов или отвечать на вопросы, опираясь на изображения и текст. Это помогает интерпретировать и извлекать данные из документов, в которых есть не только текст, но и графики, диаграммы, инфографика изображения и другие визуальные элементы.
Предварительное обучение VLM
Предварительное обучение Vision-Language моделей (VLM) на больших и разнообразных наборах данных — ключевое преимущество, которое отличает VLM от OCR. Вместо работы только с текстом или только с изображениями, VLM обучаются на миллионах пар «изображение-текст», что позволяет моделям лучше понимать взаимосвязи между этими элементами.
Например, модель CLIP от OpenAI была обучена на 400 миллионах таких пар, что даёт ей возможность связывать визуальный контекст с текстом. Это значит, что такие модели могут не только распознавать текст, но и понимать его в контексте изображений, графиков или диаграмм.
Благодаря этому предварительному обучению, VLM могут решать задачи, где традиционные системы OCR сталкиваются с ограничениями, — от анализа сложных документов до создания осмысленных подписей для изображений.
Роль архитектуры Transformer в мультимодальной обработке документов
Её главное преимущество — способность обрабатывать данные параллельно, а не последовательно, как это делают традиционные рекуррентные нейронные сети (RNN).
Почему Transformer важен для обработки документов:
Быстрая обработка больших объёмов данных
Параллельная обработка позволяет модели анализировать весь документ одновременно, что делает работу быстрее и эффективнее. Это особенно полезно при работе с длинными документами, такими как отчеты и контракты, где требуется быстро понять структуру и детали.
Понимание структуры и контекста
Transformer эффективно распознает связи между различными частями текста, даже если они находятся далеко друг от друга. Например, в юридическом контракте определение термина может быть в начале, а его использование — в других частях текста. В научной статье таблицы и графики могут быть размещены в середине, а пояснения к ним — в других разделах. Transformer учитывает все эти фрагменты и связывает их, что улучшает точность анализа.
Это позволяет модели:
- Понимать, как заголовки и подзаголовки задают структуру текста.
- Связывать сноски и ссылки с соответствующими частями.
- Анализировать данные в таблицах и графиках, учитывая контекст.
Способность обрабатывать долгосрочные зависимости и анализировать документ целиком делает трансформеры эффективными для сложных задач, где важно учитывать структуру и взаимосвязи между элементами.
Экономия ресурсов и масштабируемость
Возможность параллельно обрабатывать данные делает трансформеры экономичными с точки зрения вычислительных ресурсов. Это позволяет запускать более мощные модели, которые могут работать с большими объемами данных без потери производительности.
Архитектура Transformer была адаптирована и для обработки изображений (например, Vision Transformer, ViT). ViT анализирует изображения, разбивая их на небольшие фрагменты (патчи), что позволяет модели эффективно обрабатывать визуальные данные и интегрировать их с текстовой информацией.
Роль механизмов внимания (Attention Mechanisms) в мультимодальной обработке документов
Механизмы внимания — это ключевой компонент нейронных сетей, который позволяет моделям «фокусироваться» на самых важных частях данных в зависимости от контекста. В отличие от традиционной обработки, где каждый элемент данных получает одинаковое внимание, механизм внимания позволяет модели выделять наиболее значимые элементы, игнорируя менее важные.
Self-Attention (внутреннее внимание)
Этот механизм помогает модели анализировать взаимосвязи внутри одной последовательности. Например, при обработке текста Self-Attention позволяет модели понимать, как слова в предложении связаны друг с другом, что улучшает понимание контекста. Это особенно полезно для задач, таких как перевод или обработка длинных текстов.
Пример: В предложении «Собака лает на кошку» Self-Attention позволяет модели правильно связать слово «лает» с «собака», а не с «кошка».
Cross-Attention (внешнее внимание)
Cross-Attention используется для сопоставления элементов разных наборов данных, например, текста и изображений. Это помогает моделям работать с мультимодальными данными, соединяя текст с визуальными элементами. В таких задачах, как машинный перевод или анализ сложных документов, Cross-Attention помогает связать текстовые описания с соответствующими изображениями или диаграммами.
Пример: В документе Cross-Attention связывает текст в таблице с изображением, помогая модели лучше понимать взаимосвязи.
Как attention-механизмы применяются в обработке документов
В обработке документов Self-Attention позволяет анализировать связи внутри текста, а Cross-Attention — сопоставлять текстовые описания с визуальными данными, такими как графики или изображения. Этот подход позволяет модели глубже анализировать структуру документа и обеспечивает более точное понимание контекста.
Обучение Zero-Shot и Few-Shot
Zero-Shot и Few-Shot обучение дают ключевое преимущество за счет того, что модели могут выполнять задачи без предварительного обучения или с минимальными данными. Это значит, что
- Zero-Shot позволяет моделям работать с новыми задачами сразу, без обучения на конкретных данных.
- Few-Shot дает возможность адаптироваться к новым задачам всего с несколькими примерами.
Эта особенность очень важна для бизнеса, потому что:
- Модели могут работать с новыми типами документов или данных без длительного обучения.
- Нет необходимости тратить ресурсы на настройку для каждой задачи, модели готовы к работе практически сразу.
- Модели могут отвечать на естественно-языковые запросы без точных терминов, что делает их доступнее и проще в применении.
Текстовые RAG (Retrieval Augmented Generation)
Текстовые RAG переводят текстовые данные в числовые векторы, которые отражают смысл текста. Это делает поиск более точным, особенно в сложных темах, где одни и те же понятия могут быть выражены разными словами. Подробнее о RAG можно почитать в статье «Сделайте свою большую языковую модель (LLM) специалистом в любой области с помощью Retrieval Augmented Generation (RAG)» в нашем блоге.
Рассмотрим основные этапы.
1. Load (Загрузка). Сырые данные из различных форматов (PDF, JSON, URL и других источников) собираются и проходят предобработку для дальнейшей обработки.
2. Split (Разбиение). Текстовые данные из источников разбиваются на небольшие фрагменты (чанки), чтобы упростить их обработку и обеспечить получение качественных эмбеддингов.
3. Embedding (Векторизация). Каждый фрагмент данных преобразуется в числовые векторы (семантические эмбеддинги), которые отражают их смысл. Это улучшает точность поиска, особенно в случаях, когда одно понятие может быть выражено различными словами.
4. Store (Сохранение). Полученные эмбеддинги сохраняются в векторной базе данных для быстрого извлечения контекста в будущем.
5. Question (Запрос). Пользовательский запрос подается системе как входные данные и преобразуется в числовые векторы для обеспечения семантического соответствия с данными.
6. Retrieve (Извлечение). Система извлекает релевантные фрагменты из векторной базы данных, основываясь на семантическом соответствии и близости векторов запроса и данных.
7. Prompt (Формирование запроса для LLM). Извлеченная информация используется для создания запроса, который направляется в большую языковую модель (LLM), что позволяет сформировать контекстуально осмысленный и точный ответ.
8. Генерация ответа. LLM, получив контекст и запрос, генерирует связный и релевантный ответ.
9. Answer (Ответ). Окончательный ответ предоставляется пользователю, сочетая извлеченную информацию с сгенерированным LLM контентом.
Мультимодальные RAG (MM—RAG)
Мультимодальная Retrieval-Augmented Generation (MM-RAG) улучшает работу с большими языковыми моделями (LLM) за счет включения не только текста, но и других типов данных, таких как изображения, аудио и видео.
Как работает MM-RAG?
Мультимодальная система извлекает данные из внешних источников, таких как изображения и аудио. Эти данные обрабатываются и интегрируются в запрос. Например, при работе с финансовыми отчетами, система может анализировать не только текст, но и визуальные данные, такие как таблицы и графики.
Например, при поиске технических характеристик автомобиля, традиционная RAG система найдет только текстовые описания. MM-RAG, с другой стороны, сможет учесть изображения автомобиля или видеообзоры, предоставив более детализированную информацию.
Есть три подхода к работе с текстами и изображениями в MM-RAG:
Подход 1. Единое векторное пространство: объединение текста и изображений
Метод объединяет текст и изображения в общее векторное пространство, используя мультимодальные модели. Это позволяет системе связывать данные разных типов и извлекать их по запросу.
Подход 2. Привязка к тексту: текстовое описание изображений
Все данные, включая изображения, преобразуются в текстовую форму с помощью описательных моделей. Это упрощает интеграцию данных, но иногда может терять важные детали, присущие оригинальным изображениям.
Подход 3. Раздельные векторные хранилища для текстов и для изображений
Тексты и изображения обрабатываются отдельно и хранятся в разных векторных хранилищах. Запросы обрабатываются параллельно для каждого типа данных, а затем результаты комбинируются, что позволяет учитывать особенности каждого формата.
Пример применения мультимодальной RAG для PDF-файлов
Рассмотрим общий подход к использованию мультимодальной Retrieval-Augmented Generation (RAG) для работы с PDF-документами, содержащими как текст, так и визуальные данные (например, таблицы и диаграммы).
Шаг 1. Подготовка инструментов и ресурсов
Сначала нам нужно выбрать подходящие инструменты:
- Мультимодальная модель, способная обрабатывать текст и изображения.
- Парсер PDF, позволяющий извлекать текстовое и визуальное содержимое.
- Векторная база данных для хранения и поиска данных.
Шаг 2. Разбор PDF-документа и извлечение содержимого
Начнём с разделения PDF-документа на текстовые и визуальные элементы:
- Извлечение текста. Получение текстового содержимого, такого как заголовки, абзацы и сноски.
- Извлечение изображений. Извлечение визуальных элементов, таких как таблицы, диаграммы и графики, для отдельного анализа.
- Разделение на части (chunks). Документ делится на небольшие «части,» где текст и изображения объединены для удобного индексирования и поиска.
Шаг 3. Создание векторных представлений (Embedding) текста и изображений
Чтобы эффективно искать и обрабатывать данные, нужно преобразовать текст и изображения в векторные представления:
- Векторизация текста. Использование модели для создания семантических эмбеддингов текста, что позволяет искать информацию на основе смысла.
- Векторизация изображений. Преобразование изображений (например, таблиц и диаграмм) в векторы, чтобы сопоставить их с текстовыми данными.
Шаг 4. Индексация данных в векторной базе для быстрого поиска
После создания векторных представлений их нужно проиндексировать:
- Создание индекса. Сохранение векторов в базе данных для быстрого поиска по схожести, с учетом метаданных (заголовки, тип содержимого).
- Добавление метаданных. Каждую часть можно дополнить метаданными, такими как название документа, тип данных (текст, таблица, диаграмма) и номер страницы.
Шаг 5. Анализ и объяснение данных из таблиц и диаграмм
Таблицы и диаграммы могут содержать сложные данные, требующие пояснений:
- Анализ таблиц. Использование мультимодальной модели для интерпретации таблиц и диаграмм. Например:
- Что означают строки и столбцы.
- Какие тренды можно выявить.
- Какие выводы можно сделать на основе данных.
- Хранение пояснений. Сохранение пояснений к таблицам и диаграммам вместе с исходными изображениями для удобного поиска.
Шаг 6. Получение ответов на вопросы с использованием мультимодального контекста
Теперь можно задавать вопросы и получать точные ответы:
- Парсинг вопросов. Преобразование вопросов в векторное представление для поиска релевантных данных. Например, запрос «Как изменились доходы в 2023 году?» сопоставляется с нужными частями документа.
- Поиск релевантных частей. Извлечение релевантных текстов и изображений на основе семантического соответствия.
- Генерация ответа. Формирование ответа, который объединяет текстовую и визуальную информацию. Например: «Согласно таблице на странице 4, доход компании вырос на 10% в 2023 году, увеличившись с $4.5 млн в 2022 году до $5 млн в 2023 году.»
Шаг 7. Тестирование и оптимизация системы
- Проверка точности. Тестирование на разных документах, чтобы убедиться, что система корректно обрабатывает текст и изображения.
- Качество embedding. Экспериментирование с разными моделями для повышения точности.
- Оптимизация разбиения документа. Убедитесь, что части сгруппированы логично, чтобы связанные тексты и изображения находились рядом.
Сравнение показателей производительности между RAG + VLM и OCR + LLM
Теперь давайте рассмотрим показатели производительности двух подходов — мультимодальных RAG и VLM-систем по сравнению с традиционными OCR и LLM. Сразу скажем: мультимодальные решения демонстрируют существенные преимущества, и это подтверждается реальными исследованиями.
Точность обработки сложных документов
Исследования Yuliang и коллег (2023 г.) показали, что при обработке сложных бизнес-документов мультимодальные RAG + VLM достигли точности в 92%, а традиционные OCR + LLM остановились на 73%.
Скорость работы
Другой важный фактор — скорость. В исследовании Yujuan Ding (2024 г.) мультимодальные системы обработали документ за 1,2 секунды, а OCR + LLM — 3,5 секунды. Это почти в три раза быстрее, что ощутимо при обработке больших объёмов данных или в условиях реального времени.
Устойчивость к низкому качеству изображений
Документы не всегда бывают идеальными — размытые или поврежденные файлы часто встречаются в реальной жизни. Здесь мультимодальные RAG + VLM-системы снова побеждают OCR + LLM: на изображениях низкого качества они показали точность в 87%, а OCR + LLM справились только на 51%. Это особенно важно для архивов, где сканы часто бывают некачественными.
Работа со сложными макетами
При обработке документов со сложной структурой (например, таблицы, многостолбцовые тексты), мультимодальные системы также оказались на высоте. В исследовании Вана (2024) точность извлечения информации для RAG + VLM составила 89%, а OCR + LLM показали лишь 62%.
Цифры говорят сами за себя. Мультимодальные RAG и VLM не просто быстрее, но и точнее, особенно при работе с низким качеством данных и документами со сложной структурой. Эти результаты наглядно демонстрируют, что RAG + VLM — это более подходящие технологии для обработки и анализа документов, которые уже можно применять на практике.
Переход на мультимодальные модели RAG и VLM с OCR и LLM
Итак, переход с OCR + LLM на MM-RAG и Vision-Language модели (VLM) может значительно повысить точность, эффективность и гибкость работы с данными. Однако для успешной интеграции этих технологий необходимо продумать несколько ключевых моментов. Вот основные шаги для перехода.
1. Оценка требований к инфраструктуре
Системы на базе OCR + LLM обычно не требуют больших ресурсов и легко разворачиваются. Мультимодальные модели, наоборот, более сложные и требуют мощного оборудования, особенно для обучения и настройки.
Что делать? Начните с облачных платформ, которые предлагают готовые решения для работы с мультимодальными моделями. Это поможет протестировать возможности системы и избежать больших затрат на первых этапах. Когда вы поймёте рабочую нагрузку, можно будет рассмотреть и локальное развёртывание.
2. Подготовьте данные
Мультимодальные модели одновременно обрабатывают и текстовые, и визуальные данные. Это значит, что вам придется пересмотреть способы предварительной обработки данных и добавить новые этапы для подготовки и разметки данных.
Что делать? Начните с небольших наборов данных, чтобы протестировать процесс обработки. Используйте инструменты с открытым исходным кодом, для автоматизации рутинных задач. Как только процесс будет отработан, можно увеличивать масштаб.
3. Настройка и кастомизация
Мультимодальные модели часто нуждаются в адаптации к вашим специализированным задачам. Например, если вы работаете с медицинскими или юридическими документами, потребуется точная настройка модели под ваши данные.
Что делать? Используйте наборы данных, которые включают и текстовые, и визуальные элементы, относящиеся к вашей предметной области. Применяйте методы трансферного обучения, чтобы ускорить процесс настройки и улучшить результат.
4. Оцените затраты
Мультимодальные модели требуют больше ресурсов, что может привести к увеличению расходов на эксплуатацию. Однако, если учесть повышение производительности, сокращение ошибок и улучшение качества, эти инвестиции окупаются.
Что делать? Рассчитайте ROI (возврат инвестиций) и долгосрочные выгоды. Повышение точности и скорости работы компенсирует начальные затраты на внедрение мультимодальных систем.
5. Обучите команду
Переход на мультимодальные модели требует новых навыков. Вашей команде может потребоваться время, чтобы освоить такие концепции, как bounding boxes и мультимодальные эмбеддинги.
Что делать? Обучать сотрудников и использовать ресурсы сообщества с открытым исходным кодом.
Важные моменты
- Ресурсы: Мультимодальные модели требуют больше вычислительных мощностей, чем OCR + LLM, и могут влиять на задержки в реальных приложениях.
- Безопасность данных: Если вы работаете с конфиденциальными документами, важно соблюдать правила безопасности.
- Предвзятость (или bias) может проявляться, когда модель необъективно интерпретирует данные из-за того, что она обучалась на неполном, неправильном или несбалансированном наборе данных. Чтобы избежать этого, необходимо регулярно анализировать, как модель принимает решения, и выявлять любые случаи предвзятости, а также использовать методы, которые помогают понять, почему модель приняла то или иное решение.
Переход на мультимодальные модели может показаться сложным, но если подходить к нему последовательно, это обеспечит значительное улучшение в работе с данными.
Заключение
Использование распознавания текста и традиционных LLM для анализа документов раньше казалось надёжным вариантом, но этот подход больше не справляется со сложными задачами. Мультимодальные модели RAG и Vision-Language (VLM) обрабатывают текст, таблицы и изображения в комплексе, что позволяет получать более точные и быстрые ответы.
Эти модели могут объединять разные типы данных, создавая более полный контекст, а векторные базы данных обеспечивают быстрый доступ к нужной информации, сокращаюм время на поиск и повышают точность ответов.
Если ваша компания работает с документами сложной структуры, переход на мультимодальные RAG и VLM — это важный шаг. Но начинать нужно с малого. Протестируйте решение на пилотных проектах, чтобы убедиться в его эффективности. Учитывайте требования к конфиденциальности и уже существующую инфраструктуру. Когда увидите результаты — масштабируйтесь.
Запишитесь к нам на демонстрацию, и мы расскажем, как быстро внедрить MM-RAG и VLM для интеллектуальной обработки документов и отчётов в вашем подразделении.
