Uno de los principales desafíos con los sistemas RAG (Retrieval-Augmented Generation) existentes es la dificultad para analizar datos de varios formatos, como PDF, HTML y CSV. Extraer información de archivos PDF, en particular, puede ser un proceso engorroso que implica varios pasos:

1. Ejecutar un modelo de Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR) para extraer texto del PDF.
2. Implementar un modelo de detección de diseño para entender la estructura del documento.
3. Dividir el texto extraído en segmentos manejables.
4. Incrustar estos fragmentos y almacenarlos en un almacén de vectores.

Esta canalización de varios pasos puede llevar a la acumulación de errores, lo que hace que el proceso general sea ineficiente y propenso a errores.

Para abordar estos desafíos, el documento ColPali propone un enfoque más simple y efectivo. En lugar de confiar en la extracción y el análisis de texto, ColPali utiliza un enfoque basado en visión. Toma las imágenes de las páginas PDF y las incrusta utilizando un codificador de visión, seguido de un modelo de visión y lenguaje (PolyGamma) para extraer información relevante.

Este enfoque tiene varias ventajas:

1. Elimina la necesidad de un análisis PDF complejo y la extracción de texto, ya que el modelo opera directamente sobre los datos de imagen.
2. El modelo de visión y lenguaje puede capturar tanto características locales (de parches individuales) como contexto global (a través del transformador de visión y el procesamiento del modelo de lenguaje), lo que le permite entender diseños visuales complejos, texto e imágenes dentro del documento.
3. La representación de vectores múltiples de cada página, similar al enfoque de Colbert, permite que el modelo capture relaciones más matizadas entre la consulta y el contenido del documento.

Los resultados presentados en el documento son impresionantes, con ColPali superando a los métodos existentes, incluidos los enfoques basados en palabras clave (BM25) y la recuperación basada en incrustaciones densas (BGM3), por un margen significativo en un conjunto de datos de referencia recién creado.

Además, el documento destaca una observación importante: en algunos casos, los enfoques tradicionales basados en palabras clave (como BM25) pueden ser tan buenos o incluso mejores que la recuperación basada en incrustaciones densas para ciertas aplicaciones. Esto subraya la importancia de incluir mecanismos basados en palabras clave e incrustaciones en un sistema RAG sólido.

En general, el enfoque de ColPali presenta una solución prometedora a los desafíos que enfrentan los sistemas RAG existentes, particularmente en el contexto de trabajar con documentos complejos y ricos en contenido visual.

El documento ColPali presenta un enfoque novedoso para la recuperación de documentos que aprovecha los modelos de lenguaje de visión, ofreciendo varias ventajas sobre los sistemas tradicionales de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Los aspectos clave de este enfoque son:

1. Análisis simplificado de PDF: En lugar de confiar en canalizaciones complejas que involucran OCR, detección de diseño y división en fragmentos, ColPali procesa directamente las imágenes de las páginas PDF utilizando un modelo de visión, eliminando la necesidad de estos pasos de preprocesamiento.

2. Mejor rendimiento de recuperación: ColPali supera a los métodos existentes, incluidos los enfoques basados en palabras clave como BM25 y los enfoques basados en incrustaciones densas como BGLM3, por un margen significativo en un nuevo conjunto de datos de referencia creado para este propósito.

3. Representación de vectores múltiples: Similar al enfoque de Colbert, ColPali utiliza una representación de vectores múltiples para cada página del documento, capturando tanto el contexto local como el global a través de los componentes del transformador de visión y el modelo de lenguaje.

4. Explicabilidad: El enfoque basado en visión de ColPali permite la explicabilidad, donde el modelo puede resaltar los parches específicos del documento que son más relevantes para la consulta de entrada.

5. Indexación eficiente: Si bien el rendimiento en tiempo de consulta es ligeramente más lento que la recuperación basada en incrustaciones densas, el proceso de indexación de ColPali es mucho más eficiente, tardando solo 0.4 segundos por página en comparación con 7.22 segundos para el enfoque tradicional basado en OCR.

El documento ColPali propone un enfoque novedoso para la recuperación de documentos utilizando modelos de lenguaje de visión, que supera a los métodos existentes por un margen significativo. Para evaluar el rendimiento de este enfoque, los investigadores crearon un nuevo conjunto de datos de referencia que incluye una variedad de archivos PDF de diferentes dominios.

Los hallazgos clave del proceso de referencia son:

1. Supera a los métodos existentes: ColPali supera a todos los métodos existentes, incluidos los enfoques basados en palabras clave como BM25 y los enfoques basados en incrustaciones densas como BGLM3, por un gran margen. Los resultados demuestran la efectividad del enfoque de recuperación basado en visión.

2. Ventajas sobre los enfoques basados en texto: Los resultados de referencia muestran que los enfoques tradicionales basados en palabras clave como BM25 pueden ser tan buenos o incluso mejores que la recuperación basada en incrustaciones densas para ciertas aplicaciones. Esto resalta la importancia de incluir mecanismos basados en palabras clave e incrustaciones en un sistema de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

3. Proceso de indexación eficiente: En comparación con el enfoque tradicional de OCR, detección de diseño y división en fragmentos, el proceso de indexación de ColPali es mucho más eficiente, tardando solo 0.40 segundos por página, en comparación con 7.22 segundos por página para el enfoque tradicional.

4. Rendimiento en tiempo de consulta: Si bien el proceso de indexación es eficiente, el rendimiento en tiempo de consulta de ColPali es menos eficiente, tardando aproximadamente 30 milisegundos por consulta, en comparación con 22 milisegundos para la recuperación basada en incrustaciones densas.

5. Explicabilidad: Una de las principales ventajas del enfoque ColPali es su capacidad para proporcionar explicabilidad. El transformador de visión en el modelo puede prestar atención a parches específicos de la imagen de entrada, lo que permite al usuario entender qué partes del documento son más relevantes para la consulta.

ColPali, un enfoque novedoso para la recuperación eficiente de documentos, utiliza modelos de lenguaje de visión para superar los desafíos que enfrentan los sistemas tradicionales de Generación Aumentada por Recuperación (RAG). Los aspectos clave de la arquitectura de ColPali son los siguientes:

1. Preprocesamiento de imágenes: El documento de entrada, generalmente en formato PDF, se procesa primero dividiendo cada página en una cuadrícula de parches de 32x32 del mismo tamaño. Este paso captura las características locales del documento.

2. Incrustación de parches: Cada parche se incrusta entonces en un espacio vectorial de mayor dimensión utilizando una proyección lineal. Esta incrustación inicial ayuda a capturar las características a nivel de píxeles.

3. Transformador de visión: Las incrustaciones de parches se procesan entonces mediante un Transformador de Visión, que aplica un mecanismo de atención propia para capturar las relaciones entre las diferentes partes de la imagen. Este paso permite que el modelo entienda el contexto y el diseño del documento.

4. Integración del modelo de lenguaje: La salida del Transformador de Visión se alimenta entonces en un modelo de lenguaje, en este caso, el modelo PolyGamma de 3 mil millones de Google. Esta integración permite que el modelo alinee la información visual con la representación textual, lo que le permite entender diseños visuales complejos, texto e imágenes dentro del documento.

5. Representación de vectores múltiples: La salida del modelo de lenguaje se proyecta en un espacio de menor dimensión, dando como resultado un conjunto de 1024 vectores de incrustación, cada uno con una dimensión de 128 unidades. Esta representación de vectores múltiples, similar al enfoque utilizado en Colbert, captura tanto las características locales como el contexto global.

6. Proceso de recuperación: Cuando se proporciona una consulta, los tokens se codifican primero utilizando el mismo modelo PolyGamma de 3 mil millones. Luego, se calcula una matriz de similitud entre los tokens de consulta y las incrustaciones de parches de documentos. Se realiza una operación de max-pooling para identificar los parches más relevantes para cada token de consulta, y la puntuación de similitud final se calcula sumando las similitudes max-pooled.

7. Resultados de recuperación: El proceso de recuperación se realiza para cada página del documento, y las páginas mejor clasificadas se devuelven como las más relevantes para la consulta. Estas páginas se pueden usar como contexto para un procesamiento adicional, como la recuperación de texto o la generación multimodal.

La clave del enfoque ColPali es la forma en que maneja el proceso de recuperación. En lugar de confiar en un solo vector de incrustación densa para representar cada documento, ColPali utiliza una representación de vectores múltiples que captura tanto las características locales como el contexto global.

Aquí es cómo funciona el proceso de recuperación:

1. Codificación de consultas: La consulta de entrada se tokeniza primero y cada token se codifica en un vector de 128 dimensiones utilizando el mismo modelo PolyGamma.

2. Representación de documentos: Para cada página del documento, ColPali crea una representación de vectores múltiples. La página se divide en una cuadrícula de parches de 32x32, y cada parche se codifica en un vector de 128 dimensiones utilizando el transformador de visión y el modelo PolyGamma.

3. Cálculo de similitud: Se calcula una matriz de similitud entre los tokens de consulta y los parches de documentos. Para cada token de consulta, se mantiene la puntuación de similitud máxima entre todos los parches, similar al enfoque de interacción tardía utilizado en Colbert.

4. Agregación: Las puntuaciones de similitud max-pooled para cada token de consulta se suman para obtener la puntuación de similitud final entre la consulta y el documento. Este proceso se repite para cada página del documento, lo que permite que ColPali recupere las páginas más relevantes.

La principal ventaja de este enfoque es que puede manejar eficazmente diseños visuales complejos, texto, imágenes y tablas dentro de los documentos sin depender de ningún preprocesamiento previo. Esto hace que el proceso de recuperación sea más robusto y preciso en comparación con los enfoques tradicionales.

ColPali, el modelo eficiente de recuperación de documentos que utiliza modelos de lenguaje de visión, brinda una oportunidad emocionante para explorar un enfoque novedoso de recuperación de información. Aquí está cómo puedes trabajar con ColPali y probarlo por ti mismo:

1. Accede al modelo de Hugging Face: El modelo ColPali está disponible en la plataforma Hugging Face, lo que lo hace accesible para la experimentación. Puedes encontrar el modelo en el siguiente enlace: ColPali en Hugging Face.

2. Usa el cuaderno de Colab proporcionado: El blog de Vispa ha creado un útil cuaderno de Google Colab que demuestra cómo usar el modelo ColPali. Puedes acceder al cuaderno en este enlace: Cuaderno de demostración de ColPali. Este cuaderno te guiará a través del proceso de indexación de tus propios documentos y la realización de tareas de recuperación.

3. Carga tus propios documentos: El cuaderno de Colab te permite cargar tus propios documentos PDF e indexarlos utilizando el modelo ColPali. Esto creará la representación de vectores múltiples de las páginas del documento, lo que permitirá una recuperación eficiente.

4. Ejecuta consultas de muestra: Una vez que tus documentos estén indexados, puedes probar consultas de muestra y observar los resultados de recuperación. El cuaderno proporciona un ejemplo de consulta, y puedes experimentar con tus propias consultas para ver cómo se desempeña el modelo.

5. Explora la explicabilidad: Una de las principales ventajas de ColPali es su capacidad para proporcionar explicabilidad en el proceso de recuperación. El cuaderno demuestra cómo el modelo puede resaltar los parches específicos en el documento que son más relevantes para la consulta, brindándote información sobre el proceso de toma de decisiones.

6. Integra con modelos multimodales: Como se mencionó en el video, el siguiente paso sería conectar el sistema de recuperación ColPali con un modelo multimodal, como Gemini, Flash o GPT-4, para permitir una generación más integral basada en documentos. Esta integración puede mejorar aún más las capacidades de tu sistema de recuperación de información.

El enfoque ColPali presenta una solución prometedora a los desafíos que enfrentan los sistemas RAG existentes. Al aprovechar los modelos de visión para la recuperación de documentos, ofrece varias ventajas clave:

1. Indexación eficiente: El proceso de indexación de ColPali es significativamente más eficiente en comparación con los enfoques tradicionales que involucran OCR, detección de diseño y división en fragmentos. Esto lo convierte en una solución más escalable para grandes corpus de documentos.

2. Mejor rendimiento de recuperación: ColPali supera a los métodos existentes, incluidos los enfoques basados en palabras clave y la recuperación basada en incrustaciones densas, por un margen significativo. El uso de un modelo de lenguaje de visión y la representación de vectores múltiples de las páginas de los documentos contribuyen a este mejor rendimiento.

3. Explicabilidad: El mecanismo de atención en el modelo de lenguaje de visión proporciona explicabilidad, lo que permite a los usuarios entender qué partes del documento son más relevantes para la consulta. Esto puede ser valioso para aplicaciones que requieren transparencia e interpretabilidad.

Si bien el rendimiento en tiempo de consulta de ColPali es ligeramente más lento en comparación con la recuperación basada en incrustaciones densas, los beneficios que ofrece en términos de eficiencia de indexación y calidad de recuperación lo convierten en un enfoque convincente para las