L’intégration simplifie et améliore la récupération d’informations issues de documents complexes et visuellement riches
TRONDHEIM, Norvège--(BUSINESS WIRE)--Vespa.ai, développeur de la plateforme leader pour les applications d’IA, dont la génération augmentée de récupération (Retrieval-Augmented Generation, RAG), a annoncé aujourd’hui la prise en charge de ColPali, un nouveau modèle de recherche open source pour les documents visuellement riches tels que les PDF.
ColPali améliore la récupération documentaire en intégrant des documents rendus entiers, y compris les éléments visuels, dans des représentations vectorielles optimisées pour les grands modèles de langage (LLM). Cela permet de réduire le temps de latence, d’améliorer la précision et de rendre la recherche d’informations plus contextuelle, en particulier pour les contenus visuellement riches. En traitant les documents comme des entités visuelles plutôt que comme du texte, ColPali élimine les prétraitements complexes, préserve le contexte visuel et rationalise le pipeline RAG.
Jon Bratseth, PDG et fondateur de Vespa.ai, a déclaré : « Avec les capacités de ColPali combinées à notre architecture évolutive et à la recherche hybride, Vespa.ai offre la solution la plus rapide et la plus précise pour les applications d’IA générative et de RAG à grande échelle. Vespa est disponible en tant que service pour simplifier le déploiement. »
À propos de Vespa
Vespa est une plateforme utilisée pour créer et exécuter des applications pilotées par l’IA à des fins de recherche, de recommandation, de personnalisation et de génération augmentée de récupération (RAG). Elle permet de prendre en charge de larges volumes de données et des taux de requêtes élevés, offrant une gestion efficace des données, de l’inférence et de la logique. Vespa est disponible à la fois comme service géré et en open source.
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