Как я разрабатываю агентские ИИ системы для извлечения признаков (feature-extraction) из мультимодальных данных

info@vsetut.pro

Стать автором

Вернуться

30.06.2025 09:30:33 | Хабр

Хабы: Машинное обучение, Искусственный интеллект

Извлечение признаков (feature extraction) из текстов — ключевой шаг при анализе документов: он является основной практической частью таких задач по обработке данных, как классификация, тематическое моделирование, NER, QA. Если раньше почти что для каждой из таких задач, и в особенности для разных модальностей данных использовались специализированные архитектуры нейронных сетей, то сейчас подобные системы обычно строятся вокруг LLM/VLM. Однако и современные модели на практике настраиваются под конкретные задачи через fine‑tuning или distillation, в связке с retrieval (RAG) и агентскими архитектурами.

В этой статье я рассматриваю свой опыт проектирования и разработки агентов для выполнения feature-extraction. При наличии мультимодальных данных с разнородной структурой - тексты, PDF, изображения - мне приходится извлекать нужные пользователю фрагменты информации. Для этого я перебрал различные подходы - в зависимости от сложности задачи - и теперь пора сравнить их эффективность и отметить сложности реализации.

Подробнее