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网站系统开发团队简介,可信网站代码,做地方黄页网站,安康市滴滴公司地址还记得 ColPali、ColQwen 和 DSE 吗#xff1f;这些模型开创了视觉文档检索的新范式#xff1a;无需费力地从文档中提取文本进行处理#xff0c;只需将文档页面视为一系列图像#xff08;屏幕截图#xff09;#xff0c;然后训练视觉语言模型#xff08;VLM#xff09;…还记得 ColPali、ColQwen 和 DSE 吗这些模型开创了视觉文档检索的新范式无需费力地从文档中提取文本进行处理只需将文档页面视为一系列图像屏幕截图然后训练视觉语言模型VLM直接将其内容表示为向量。ColPali 的实践表明这种策略通常比其他替代方法更快、更简单并且能带来更好的检索性能。自发布一年以来ColPali 和 ColQwen 系列模型已被下载数百万次被誉为 “2024 年顶级人工智能创新” 之一并激发了许多后续研究这些模型的效果甚至好到vidore最初的基准测试Vidore v1现在都“显得过于简单”视觉语言模型VLM的快速发展使得顶尖模型能够处理更多模态的数据。例如令人惊叹的 Qwen-Omni 系列模型就能够处理音频和视频输入而不仅仅是图像和文本鉴于此vidore立即产生了兴趣是否可以将 ColQwen 系列模型泛化使其不仅能嵌入和检索文档图像还能处理音频片段和短视频继视觉检索增强生成VisionRAG之后音频检索增强生成AudioRAG是否也成为可能现在vidore正式推出ColQwen-Omni(3B) —— 它是 ColQwen2 的扩展基本上可以嵌入你输入的任何模态的数据 论文:https://arxiv.org/abs/2407.01449️ Hugging Face 组织:https://huggingface.co/vidore 模型:https://huggingface.co/vidore/colqwen-omni-v0.1 代码:https://github.com/illuin-tech/colpali 单向量 DSE 版本:https://arxiv.org/abs/2505.02466原文HF博客https://huggingface.co/blog/manu/colqwen-omni-omnimodal-retrieval示例用法让vidore一步步演示如何使用 ColQwen-Omni 检索音频片段你可以在 Google Colab 中跟着操作。首先加载模型# !pip install githttps://github.com/illuin-tech/colpalifrom colpali_engine.models import ColQwen2_5Omni, ColQwen2_5OmniProcessormodel ColQwen2_5Omni.from_pretrained( vidore/colqwen-omni-v0.1, torch_dtypetorch.bfloat16, device_mapcuda, attn_implementationflash_attention_2).eval()processor ColQwen2_5OmniProcessor.from_pretrained(vidore/colqwen-omni-v0.1)假设vidore的目标是查询一个长达 30 分钟的播客。vidore可以将播客分割成 30 秒的片段并将每个片段以 WAV 格式存储到一个 Python 列表中。from pydub import AudioSegmentaudio AudioSegment.from_wav(my_legally_downloaded_podcast.wav)# 设置目标采样率target_rate 16000chunk_length_ms 30 * 1000 # 30 秒audios []for i in range(0, len(audio), chunk_length_ms): chunk audio[i:i chunk_length_ms] # 将立体声转换为单声道并以 16k Hz 采样 chunk chunk.set_channels(1).set_frame_rate(target_rate) # 导出并转换为 numpy 数组 buf io.BytesIO() chunk.export(buf, formatwav) buf.seek(0) rate, data wavfile.read(buf) audios.append(data)现在vidore已经准备好嵌入所有的音频数据。from torch.utils.data import DataLoader# 以 4 为批量大小处理输入dataloader DataLoader( datasetaudios, batch_size4,shuffleFalse, collate_fnlambda x: processor.process_audios(x))ds []for batch_doc in tqdm(dataloader): with torch.no_grad():batch_doc {k: v.to(model.device) for k, v in batch_doc.items()} embeddings_doc model(**batch_doc) ds.extend(list(torch.unbind(embeddings_doc.to(cpu))))在这里一段 30 分钟的音频可以在不到 10 秒内完成嵌入并且每 30 秒的音频大约能得到 800 个音频标记让vidore进行一个测试def get_results(query: str, k3): batch_queries processor.process_queries([query]).to(model.device) # 前向传播 with torch.no_grad(): query_embeddings model(**batch_queries) scores processor.score_multi_vector(query_embeddings, ds) return scores[0].topk(k).indices.tolist()res get_results(YOUR QUERY)print(f最相关的音频片段是: {res})# 最相关的音频片段是: [102, 96, 35]在我的测试中音频片段 #102 和 #96 完全相关甚至可以将最相关的音频片段发送给 GPT-4o以实现端到端的 AudioRAG让vidore用一个关于汉尼拔和布匿战争的 30 分钟音频来演示整个流程下面是基于音频的RAG问答完整的 Notebook 可以在这里找到。https://github.com/ManuelFay/Tutorials/blob/main/Practical_3_AudioRAG.ipynb什么时候需要检索音频许多用例可能需要音频检索。例如你可能想在教育视频、录制的课程或播客中找到特定信息。你可能需要从朋友的几十条语音信息中找到那条提到生日派对地址的语音。呼叫中心经理可能试图在数百万条录音电话中找到几例客户大笑或表达愤怒的实例。尽管可以使用语音转文本Speech-to-Text, STT系统将音频转录成文本然后搜索转录内容但直接检索音频要快得多并且直接音频检索能更好地捕捉情感、环境声音和语音语调等信息从而开启全新的可能性视频检索表现如何ColQwen-Omni 也适用于视频。但请注意视频处理对内存开销很大因此最适合处理短视频片段。batch_videos processor.process_videos(videos).to(model.device)# 前向传播with torch.no_grad(): video_embeddings model(**batch_videos)这里有一个关于“龙之母”的有趣演示。 输入查询关键词可以检索到下面视频模型训练该模型的首次迭代是科学实验的成果。vidore探索了一个纯粹在视觉文档检索数据集上训练的模型在未接触音频或视频训练数据的情况下能否有效地将其嵌入能力迁移到其他模态。结果表明效果还相当不错通过严格在 Vidore 训练集上进行训练该模型在视觉文档检索方面与当前顶尖模型表现相当而且在音频检索方面也展现出强大的性能尽管vidore目前还不建议将其用于生产环境。在未来的迭代中vidore计划专门将音频剪辑整合到对比训练集中以进一步优化模型的音频检索能力这有望显著提升性能。当前模型在理解口语内容方面表现出色但在理解口音、情感和环境声音方面仍存在一些局限性。vidore相信通过有针对性的训练可以有效解决这些问题并欢迎对 v0.1 版本提供任何反馈以便vidore了解未来运行中应整合哪些数据同时ColQwen-Omni 的训练代码已在vidore的 GitHub 上提供随时可以接收你的定制数据集vidore的目标还将是改进模型在自然图像和文本检索方面的表现为实现真正与模态无关的检索器铺平道路学AI大模型的正确顺序千万不要搞错了2026年AI风口已来各行各业的AI渗透肉眼可见超多公司要么转型做AI相关产品要么高薪挖AI技术人才机遇直接摆在眼前有往AI方向发展或者本身有后端编程基础的朋友直接冲AI大模型应用开发转岗超合适就算暂时不打算转岗了解大模型、RAG、Prompt、Agent这些热门概念能上手做简单项目也绝对是求职加分王给大家整理了超全最新的AI大模型应用开发学习清单和资料手把手帮你快速入门学习路线:✅大模型基础认知—大模型核心原理、发展历程、主流模型GPT、文心一言等特点解析✅核心技术模块—RAG检索增强生成、Prompt工程实战、Agent智能体开发逻辑✅开发基础能力—Python进阶、API接口调用、大模型开发框架LangChain等实操✅应用场景开发—智能问答系统、企业知识库、AIGC内容生成工具、行业定制化大模型应用✅项目落地流程—需求拆解、技术选型、模型调优、测试上线、运维迭代✅面试求职冲刺—岗位JD解析、简历AI项目包装、高频面试题汇总、模拟面经以上6大模块看似清晰好上手实则每个部分都有扎实的核心内容需要吃透我把大模型的学习全流程已经整理好了抓住AI时代风口轻松解锁职业新可能希望大家都能把握机遇实现薪资/职业跃迁这份完整版的大模型 AI 学习资料已经上传CSDN朋友们如果需要可以微信扫描下方CSDN官方认证二维码免费领取【保证100%免费】