كيف تجعل RAG يفهم الصور الموجودة داخل المستندات؟
لجعل نموذج RAG (Retrieval-Augmented Generation) يفهم الصور الموجودة داخل المستندات، يجب دمج تقنيات معالجة الصور مع تقنيات فهم النصوص بطريقة تكاملية.
نموذج RAG هو نموذج ذكاء اصطناعي يدمج بين استرجاع المعلومات من مصادر خارجية وبين التوليد اللغوي للنصوص، ويعتمد بشكل أساسي على النصوص. لذا، فهم الصور داخل المستندات يتطلب خطوات إضافية لتحويل المحتوى المرئي إلى صيغة نصية قابلة للمعالجة، وذلك لأن RAG لا يتعامل مباشرة مع الصور وإنما مع النصوص.
تحويل الصور إلى نص باستخدام تقنيات OCR
أول خطوة لجعل RAG يفهم الصور داخل المستندات هي استخدام تقنية التعرف الضوئي على الحروف (OCR – Optical Character Recognition). هذه التقنية تقوم بتحليل الصورة واستخلاص النصوص المكتوبة أو المطبوعة بداخلها. على سبيل المثال، إذا كانت الصورة تحتوي على مخططات، جداول مكتوبة، أو نصوص مدمجة، يمكن لـ OCR استخراج هذه المعلومات كنصوص قابلة للمعالجة.
تُعد تقنيات مثل Tesseract، Google Vision API، وMicrosoft Computer Vision من أشهر الأدوات التي يمكن دمجها مع نظام RAG لتحويل الصور إلى نصوص. بمجرد استخراج النصوص، يمكن إدخالها في نموذج RAG مع بقية مستندات النصوص الأخرى ليتم تحليلها والإجابة استنادًا إلى المعلومات الكاملة.
تحليل المحتوى غير النصي في الصور
في كثير من الأحيان، تحتوي الصور داخل المستندات على محتوى غير نصي مثل الرسوم البيانية، الصور التوضيحية، أو المخططات المعقدة. لفهم هذا النوع من المحتوى، يمكن دمج تقنيات تحليل الصور أو رؤى الحاسوب (Computer Vision) التي تتعرف على العناصر البصرية.
مثلاً، يمكن استخدام نماذج متخصصة في كشف الكائنات أو تصنيف الصور لتقديم وصف مختصر ومفهوم لمحتوى الصورة. ثم يتم تحويل هذا الوصف إلى نص يُضاف إلى مستند البيانات الذي يتعامل معه نموذج RAG.
دمج تقنيات معالجة الصور مع RAG
العملية المثالية تتضمن سلسلة من الخطوات المتتابعة: أولاً، تنفيذ معالجة الصور باستخلاص النصوص والبيانات المرئية باستخدام OCR وتقنيات التحليل البصري. بعد ذلك، تُجمع هذه النتائج مع النصوص الأصلية داخل المستندات.
ثم يستخدم نموذج RAG هذه النصوص الموسعة جداً كقاعدة معلومات يستطيع من خلالها تقديم إجابات ودراسات معمقة مبنية على كل المحتوى، سواء كان نصياً أو مستخلصاً من الصور. هذا الدمج يسمح لنظام RAG بتقديم فهم متكامل وشامل، مما يحسن من دقة وكفاءة الردود التي يقدمها عند التعامل مع مستندات تحتوي على صور.
