2024-12-02 02:05:02
ColiVara
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Usuarios de esta herramienta
Desarrolladores que buscan integrar recuperación visual de documentos en sus aplicaciones.Investigadores que necesitan recuperar documentos visualmente ricos para sus estudios.Empresas que desean mejorar sus sistemas de recuperación de documentos con soporte visual.Estudiantes y académicos que necesitan acceder a documentos visuales para sus proyectos.Desarrolladores de software que buscan mejorar la experiencia del usuario con recuperación visual de documentos.
Tipo de precios
Suscripción

Enlaces

  1. Documentación: https://docs.colivara.com/
  2. Precios: https://github.com/pricing

ColiVara es un conjunto de servicios que te permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su embebido visual. ColiVara tiene un rendimiento de recuperación de última generación tanto en documentos de texto como visuales, ofreciendo una comprensión y control multimodal superior.

Es una implementación web de primera línea del artículo ColPali utilizando ColQwen2 como modelo LLM. Funciona exactamente como RAG desde la perspectiva del usuario final, pero utilizando modelos de visión en lugar de fragmentación y procesamiento de texto para documentos. Sin OCR, sin extracción de texto, sin tablas rotas o imágenes perdidas. Lo que ves es lo que obtienes.

Cloud Quickstart:

  1. Obtén una clave API gratuita desde el Sitio web de ColiVara.
  2. Instala el SDK de Python y úsalo para interactuar con la API.
  3. Indexa un documento. ColiVara acepta una URL de archivo, un archivo codificado en base64 o una ruta de archivo. Apoyamos más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También tomaremos automáticamente una captura de pantalla de las URL (páginas web) e indexarlas.
  4. Busca un documento. Puedes filtrar por nombre de colección, metadatos de colección y metadatos de documento. También puedes especificar el número de resultados que deseas.

Documentación:

Nuestra documentación está disponible en docs.colivara.com.

Por qué?

RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es una técnica poderosa que nos permite mejorar la salida de los LLMs (Modelos de Lenguaje) con documentos privados y conocimiento propietario que no está disponible en otros lugares. Sin embargo, está limitado por la calidad del pipeline de extracción de texto. Con una capacidad limitada para extraer señales visuales y otra información no textual, RAG puede ser subóptimo para documentos que son visualmente ricos.

ColiVara utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiéndote recuperar documentos basados en su contenido visual.

Características clave:

  • Recuperación de última generación: La API se basa en el artículo ColPali y utiliza el modelo ColQwen2 para embebidos. Supera a los sistemas de recuperación existentes tanto en calidad como en latencia.
  • Gestión de usuarios: Configuración multi-usuario con cada usuario teniendo sus propias colecciones y documentos.
  • Amplio soporte de formato: Soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más.
  • Soporte de página web: Toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa incluso si no es un archivo.
  • Colecciones: Un usuario puede tener múltiples colecciones. Por ejemplo, un usuario puede tener una colección para artículos de investigación y otra para libros.
  • Documentos: Cada colección puede tener múltiples documentos con metadatos ilimitados y definidos por el usuario.
  • Filtrado: Filtrado para colecciones y documentos en campos de metadatos arbitrarios.
  • Convención sobre configuración: La API está diseñada para ser fácil de usar con opiniones y optimizaciones predeterminadas.
  • Características modernas de PgVector: Usamos HalfVecs para búsquedas más rápidas y requisitos de almacenamiento reducidos.
  • API REST: Fácil de usar API REST con documentación Swagger.
  • Integral: Operaciones completas CRUD para documentos, colecciones y usuarios.
  • Dockerizado: Fácil de configurar y ejecutar con Docker y Docker Compose.

Evaluaciones:

Ejecutamos evaluaciones independientes con lanzamientos principales. Las evaluaciones se basan en el artículo ColPali y están diseñadas para ser reproducibles. Usamos el conjunto de datos Vidore y el tablero de líderes como línea de base para nuestras evaluaciones.

Componentes:

  1. Base de datos Postgres con extensión pgvector para almacenar embebidos.
  2. API REST para la gestión de documentos/colecciones.
  3. Servicio de embebidos. Esto necesita una GPU con al menos 8gb de VRAM.
  4. SDKs específicos del lenguaje para la API.

Plan de trabajo:

  1. Demo completa con modelos generativos.
  2. SDKs automatizados para lenguajes populares además de Python.

Inicio (Configuración local):

  1. Configura el Servicio de Embebidos (ColiVarE) - Este es un repositorio separado y es necesario para que la API funcione.
  2. Clona el repositorio.
  3. Crea un archivo .env.dev en el directorio raíz con las siguientes variables:
  4. Ejecuta los siguientes comandos:
  5. La aplicación estará ejecutándose en http://localhost:8001 y la documentación de Swagger en http://localhost:8001/v1/docs.

Licencia:

Este proyecto está licenciado bajo la Licencia de Fuente Funcional, Versión 1.1, Licencia Futura Apache 2.0. Para licencias comerciales, por favor contáctanos en tjmlabs.com.

Características principales

  1. Recuperación de última generación basada en el artículo ColPali.
  2. Soporte multi-usuario con gestión de colecciones y documentos.
  3. Amplio soporte de formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más.
  4. Captura automática de pantalla de páginas web y su indexación.
  5. Filtrado avanzado por metadatos de colecciones y documentos.
  6. API REST fácil de usar con documentación Swagger.
  7. Integral CRUD para documentos, colecciones y usuarios.
  8. Dockerizado para una fácil configuración y ejecución.
  9. SDK de Python para una integración sencilla en aplicaciones.
  10. Evaluaciones independientes para garantizar la calidad y rendimiento.

Casos de uso

  1. Un desarrollador de software necesita integrar un sistema de recuperación de documentos visuales en su aplicación para mejorar la experiencia del usuario. Utiliza ColiVara para indexar y recuperar documentos visualmente ricos, mejorando la precisión y velocidad de la recuperación.
  2. Un investigador académico necesita acceder a documentos visualmente ricos para su estudio. Utiliza ColiVara para indexar y recuperar documentos de artículos académicos y libros, facilitando su investigación.
  3. Una empresa necesita mejorar su sistema de recuperación de documentos para incluir soporte visual. Utiliza ColiVara para indexar y recuperar documentos visuales, mejorando la eficiencia y precisión de su sistema.
  4. Un estudiante necesita acceder a documentos visuales para su proyecto. Utiliza ColiVara para indexar y recuperar documentos de libros y artículos académicos, facilitando su trabajo.
  5. Un desarrollador de software busca mejorar la experiencia del usuario con recuperación visual de documentos. Utiliza ColiVara para indexar y recuperar documentos visuales, mejorando la precisión y velocidad de la recuperación.

Preguntas frecuentes

Q:

¿Qué es ColiVara y cómo funciona?

A:
ColiVara es un conjunto de servicios que permite almacenar, buscar y recuperar documentos basados en su embebido visual. Utiliza modelos de visión para generar embebidos para documentos, permitiendo recuperar documentos basados en su contenido visual.
Q:

¿Qué formatos de archivo soporta ColiVara?

A:
ColiVara soporta más de 100 formatos de archivo, incluyendo PDF, DOCX, PPTX y más. También toma automáticamente una captura de pantalla de las páginas web y las indexa.
Q:

¿Cómo puedo integrar ColiVara en mi aplicación?

A:
Puedes integrar ColiVara en tu aplicación utilizando el SDK de Python. También puedes interactuar directamente con la API REST documentada en Swagger.
Q:

¿Qué ventajas ofrece ColiVara sobre otros sistemas de recuperación de documentos?

A:
ColiVara ofrece recuperación de última generación, soporte multi-usuario, amplio soporte de formatos de archivo, captura automática de pantalla de páginas web, filtrado avanzado por metadatos, y es fácil de integrar con su SDK de Python y API REST.
Q:

¿Cómo puedo obtener una clave API para ColiVara?

A:
Puedes obtener una clave API gratuita desde el [Sitio web de ColiVara](https://colivara.com/).

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¿Qué es el Directorio de Herramientas de IA de MaoMaoYu?

El Directorio de Herramientas de IA de MaoMaoYu - top4ai.com crea un directorio de herramientas de IA que te ayuda a encontrar tus herramientas de IA favoritas. Aquí puedes encontrar herramientas de escritura de IA, herramientas de marketing de IA, herramientas de parafraseo de IA, herramientas de SEO de IA, herramientas de aprendizaje de IA, herramientas generadoras de IA, herramientas de investigación de IA, herramientas de arte de IA, herramientas de música de IA, herramientas de video de IA, herramientas de codificación de IA, herramientas de fotografía de IA y más.

¿Cómo encuentro tus herramientas de IA en el Directorio de Herramientas de IA de MaoMaoYu?

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¿Cuáles son las características principales del Directorio de Herramientas de IA de MaoMaoYu?

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¿Es gratis enviar herramientas de IA al Directorio de Herramientas de IA de MaoMaoYu?

Sí, actualmente es gratis.

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