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RAGは非常に有用なツールですが、PDFの論文などを扱う際には、表データを正しく読み取れない場合があります。 表の構造を適切に処理することは難しく、いくつかの改善策が提案されています。 例えば、RAGを構築するのに使われるライブラリであるLlamaIndexのドキュメントに以下のような情報があります。 このドキュメントでは表を含むデータを扱う方法として、PDFを一旦すべて画像データに変換し、画像として表の形式を保持したままGPT-4Vでデータを解析することを提案しています。 ただ、PDF1ページ分の画像をそのままGPT-4Vに解析させても精度はあまり良くないようで、後述するTable Transformerを使って表部分の画像のみ抽出してから解析を行うことで、より良い結果が得られたのことでした。 本記事では、この方法を用いてPDF内の表の解析を試してみます。 手順としては 1. PDFの全
はじめにこんにちは、QunaSysの吉海です。今回、特許調査という膨大な時間と労力を要する作業を大規模言語モデル（LLM）で補助できないかを検証してみました。提案する特許の請求項を作成し、ChatGPT(GPT-4)とClaude3を用いて既存の特許請求項との比較を行いました。類似性の確認と文言による潜在的な特許侵害リスクの検証に重点を置き、LLMを活用することで、より効率的かつ網羅的な特許調査が可能となるか検討しました。本取り組みが特許調査業務の効率化と品質向上に寄与することを期待しています。 システムプロントは以下に通りになります。 あなたは特許を比較するAIです。提案内容と既存特許の情報を与えるので比較して、 類似しているかと侵害の恐れがあるかを考えてください。 特許侵害について例を提示します。下記の文章を参考にしてください。 本特許権は、特許請求の範囲において、以下のとおり技術的範
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