玉溪400余所校园主题活动五光十色

彼时，玉溪0余园主月港作为海上丝绸之路的重要始发港，恰似一扇打开的大门，热忱接收来自世界各地的别致事物。

要构建真实的多模态视频了解RAG，所校色需求处理视频中不同模态的数据，例如语音内容、视觉内容等。这儿咱们会将用户的发问文本向量化后，题活经过向量引擎检索得到与该问题类似度最高的若干个文本片段，以及视频帧。

fromoptimum.intelimportOVModelForSpeechSeq2SeqfromtransformersimportAutoProcessor,pipelineasr_model=OVModelForSpeechSeq2Seq.from_pretrained(asr_model_path,device=asr_device.value)asr_processor=AutoProcessor.from_pretrained(asr_model_path)pipe=pipeline(automatic-speech-recognition,model=asr_model,tokenizer=asr_processor.tokenizer,feature_extractor=asr_processor.feature_extractor)result=pipe(en_raw_speech,return_timestamps=True)创立多模态向量索引这也是整个RAG链路中最要害的一步，玉溪0余园主将视频文件中获取的文本和图画转化为向量数据，玉溪0余园主存入向量数据库。模型下载和转化完结环境建立后，所校色咱们需求逐个下载流水线中用到的语音辨认ASR模型，多模型向量化模型CLIP，以及视觉言语模型模型VLM。importhuggingface_hubashf_hubasr_model_id=OpenVINO/distil-whisper-large-v3-int8-ovasr_model_path=asr_model_id.split(/)[-1]ifnotPath(asr_model_path).exists():hf_hub.snapshot_download(asr_model_id,local_dir=asr_model_path)而CLIP及VLM模型则选用Optimum-intel的命令行东西，题活经过下载原始模型对它们进行转化和量化。

经过多模态RAG技能，玉溪0余园主咱们能够首要对要害帧进行检索，然后压缩在视频了解使命中VLM的输入数据量，进步整套体系的辨认功率和准确性。归功于文本解析、所校色索引和检索等老练东西的使用，为文本内容构建RAG流水线现已相对老练。

值得注意的是因为检索回来的要害帧往往包括多张图片，题活因而这儿需求挑选支撑多图输入的多模态视觉模型。

这儿咱们挑选微软的Phi-3.5-vision-instruct多模态模型，玉溪0余园主以及OpenVINO和LlamaIndex集后的多模态模使命组件，完结图片及文本内容了解。这些优势不只有助于进步微波炉产品的功用和可靠性，所校色还有助于降低成本和进步商场竞争力。

而IGBT是一种电压操控型器材，题活结合了MOSFET的高输入阻抗和双极型晶体管的低导通压降和大电流密度的长处。图2：玉溪0余园主选用双极晶体管的磁控管驱动电路图3：玉溪0余园主选用栅极驱动耦合器的磁控管驱动电路在磁控管驱动电路模块中，可选用双极晶体管驱动（图2）和栅极驱动耦合器驱动（图3）。

在磁控管驱动器电路中，所校色IGBT首要承当功率开关的人物，担任操控磁控管的高压脉冲发生。关于东芝电子元件及存储设备株式会社东芝电子元件及存储设备株式会社是先进的半导体和存储解决方案的抢先供货商，题活公司累积了半个多世纪的经历和立异，题活为客户和合作伙伴供给分立半导体、体系LSI和HDD范畴的出色解决方案。