Vespa.ai anuncia compatibilidad con ColPali en la generación aumentada por recuperación (RAG)

Vespa.ai, desarrollador de la plataforma líder para aplicaciones de IA, incluida la generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés), anuncia la compatibilidad con ColPali, un nuevo modelo de recuperación de código abierto para documentos visualmente ricos, como los PDF.

ColPali mejora la recuperación de documentos al integrar documentos renderizados completos, incluidos los elementos visuales, en representaciones vectoriales optimizadas para modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM). Esto reduce la latencia, mejora la precisión y permite una recuperación de la información más adaptada al contexto, especialmente para contenidos visualmente ricos. Al tratar los documentos como entidades visuales y no como texto, ColPali elimina el complejo preprocesamiento, preserva el contexto visual y agiliza el proceso de RAG.

Jon Bratseth, director ejecutivo y fundador de Vespa.ai, comentó: “Con las capacidades de ColPali, combinadas con nuestra arquitectura escalable y la búsqueda híbrida, Vespa.ai ofrece la solución más rápida y precisa para aplicaciones de RAG e IA generativa a gran escala. Y para simplificar aún más el despliegue, Vespa está disponible como servicio”.

Acerca de Vespa

Vespa es una plataforma destinada a crear y ejecutar aplicaciones basadas en IA para búsqueda, recomendación, personalización y generación aumentada por recuperación (RAG, por sus siglas en inglés). Vespa gestiona grandes volúmenes de datos y altas tasas de consulta, ofreciendo una gestión eficiente de datos, inferencia y lógica. Vespa está disponible como servicio gestionado, pero también como código abierto.

El texto original en el idioma fuente de este comunicado es la versión oficial autorizada. Las traducciones solo se suministran como adaptación y deben cotejarse con el texto en el idioma fuente, que es la única versión del texto que tendrá un efecto legal.

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Esta integración simplifica y mejora la recuperación de información a partir de documentos complejos y visualmente ricos. – Business Wire

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