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Colqwen2 V1.0 Hf

由vidore開發
基於Qwen2-VL-2B-Instruct與ColBERT策略的視覺檢索模型,能生成文本與圖像的多向量表徵
下載量 61
發布時間 : 2/11/2025

模型概述

ColQwen2是一種新型的視覺語言模型,專為文檔視覺特徵索引設計。它擴展自Qwen2-VL-2B模型,採用ColBERT式多向量表徵策略,適用於高效的文檔檢索任務。

模型特點

多向量表徵
採用ColBERT策略生成文本與圖像的多向量表徵,提高檢索精度
視覺語言融合
結合視覺與語言特徵,實現跨模態文檔檢索
高效檢索
通過延遲交互機制優化檢索效率

模型能力

文檔視覺特徵提取
跨模態檢索
文本-圖像匹配
多向量表徵生成

使用案例

文檔管理
企業文檔檢索
快速查找公司內部文檔中的特定信息
提高文檔檢索效率和準確性
學術文獻搜索
在大量PDF論文中定位相關內容
加速研究過程
知識管理
知識庫構建
為知識庫系統提供高效的檢索能力
改善知識獲取體驗
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