Vespa.ai宣布在检索增强生成（RAG）

集成简化并增强了从复杂、视觉丰富的文档中检索信息的能力。

人工智能应用（包括检索增强生成，RAG）领先平台的开发商Vespa.ai今天宣布支持ColPali——针对PDF等视觉丰富文档的新型开源检索模型。

ColPali将包括视觉元素在内的整个渲染文档嵌入到专为大型语言模型（LLM）优化的向量表示中，从而增强了文档检索功能。这样便能够减少延迟，提高准确性，并实现了更多的上下文感知信息检索，特别是对于视觉丰富的内容而言。ColPali将文档视为视觉实体而非文本，从而免去了复杂的预处理，保留了视觉上下文，并简化了RAG管道。

Vespa.ai首席执行官兼创始人Jon Bratseth表示：“ColPali的功能结合我们的可扩展架构和混合搜索，使Vespa.ai能够为大规模RAG和生成式人工智能应用提供最快、最准确的解决方案。Vespa可作为服务，进一步简化部署。”

关于Vespa

Vespa是一个用于构建和运行人工智能驱动的搜索、推荐、个性化和RAG应用程序的平台。它可处理海量数据和高查询率，并提供高效的数据、推理和逻辑管理。Vespa既可作为托管服务，也提供开源。