多模态RAG的4种模式简单实践及RAG切分的开源工具Chonkie

主要观点总结

本文介绍了多模态RAG的四个简单动手实践脚本和关于RAG切分的开源工具Chonkie。多模态RAG分为解析式文档多模态RAG和DocVQA式文档多模态RAG。文章还提到了几个实践项目，包括GitHub上的相关项目和开源工具Chonkie的使用。通过动手实践，可以更好地理解RAG技术。

关键观点总结

关键观点1: 多模态RAG的四种简单动手实践脚本

包括Simple RAG、Vision RAG、ColPali RAG和Hybrid ColPali RAG，分别介绍了它们的特点和使用方式。

关键观点2: 开源工具Chonkie的介绍

Chonkie提供了多种RAG切分方式，包括TokenChunker、WordChunker、SentenceChunker、SemanticChunker和SDPMChunker。文章介绍了如何使用Chonkie进行文本切分，并提供了相关链接以供进一步了解细节和对比结论。

关键观点3: 关于多模态RAG技术的简要介绍

包括解析式文档多模态RAG和DocVQA式文档多模态RAG的基本概念和特点。

关键观点4: 社区介绍及相关资源

介绍了作者所在的社区，包括加入方式和相关资源，如每日早报、老刘说NLP历史线上分享等。

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