Команда 200 OK заняла 3-е место
Сибриков Александр - Капитан
Малыш Игорь - Fullstack
Гусаров Алексей - ML Captain
Шкиров Виктор - Backend
Шарафутдинов Артур - ML
Colpali search engine - эффективный и масштабируемый поиск документов в задачах, связанных с обработкой текста и изображений.
Задача: Документы под контролем: автоматизируй их поиск и индексацию!
Задача заключается в создании эффективного пайплайна для автоматического поиска и индексации документов с использованием мультимодального RAG и модели ColPali. Участникам предстоит разработать систему, которая сможет обрабатывать различные форматы данных, обеспечивая быструю и точную индексацию. Это решение значительно упростит доступ к информации и повысит продуктивность работы с документами в различных областях.
В современном мире объем информации, хранящейся в различных документах, постоянно растет. Организации сталкиваются с проблемами поиска, индексации и обработки данных из множества источников и форматов. Традиционные методы работы с документами часто оказываются неэффективными: они требуют значительных временных затрат на ручной поиск и анализ информации, что снижает продуктивность сотрудников и увеличивает риск ошибок.
Существующие системы поиска не всегда способны учитывать контекст и структуру документов, что приводит к недостаточной точности результатов. Использование мультимодальных подходов, таких как Retrieval-Augmented Generation (RAG), может существенно улучшить качество поиска и индексации, однако их внедрение требует создания эффективного пайплайна, который сможет обрабатывать разнообразные форматы данных и обеспечивать быструю и точную индексацию.
Участникам необходимо разработать интегрированную систему, использующую мультимодальный подход RAG для автоматического поиска и индексации документов. Решение должно включать:
• Эффективный механизм индексации: система должна быть способна обрабатывать различные форматы документов (текстовые, изображения, PDF и др.) и индексировать их содержимое.
• Интуитивно понятный интерфейс поиска: пользователи должны иметь возможность легко находить нужные документы по запросам, включая поддержку семантического поиска.
• Использование модели ColPali: необходимо интегрировать эту модель в пайплайн для повышения качества поиска и индексации, учитывая контекст и структуру документов.
• Оптимизация производительности: система должна обеспечивать быструю обработку запросов и минимальное время отклика.
Участникам предстоит работать с разнообразными типами данных, включая:
• Текстовые документы: документы в формате .txt, .docx, .pdf и других текстовых форматах.
• Изображения: сканированные документы, графики и диаграммы, которые могут содержать текстовую информацию.
• Мультимедийные файлы: презентации в различных форматах, которые могут потребовать TR для извлечения информации.
• Метаданные: информация о документах (дата создания, авторы, теги и т.д.), которая может быть использована для улучшения индексации.
Данные должны быть предварительно обработаны для извлечения ключевой информации, создания индексов и обеспечения возможности быстрого поиска.
