Ampliar RAG més enllà del text
RAG multimodal amplia el paradigma de generació augmentada per recuperació per a gestionar múltiples tipus de dades — text, imatges, gràfics, taules, diagrames, àudio i vídeo. El RAG tradicional recupera passatges de text rellevants; el RAG multimodal recupera i raona sobre tipus de contingut diversos. Això és important perquè la informació empresarial viu en presentacions, dibuixos tècnics, documents escanejats i vídeos — no només en text net.
L'enfocament combina models d'embedding multimodals que representen diferents tipus de contingut en un espai vectorial compartit amb models visió-llenguatge.
Capacitats clau
RAG multimodal pot respondre preguntes referenciando gràfics i diagrames d'informes, extreure informació de taules en documents, interpretar diagrames tècnics, resumir contingut de vídeo juntament amb documentació relacionada i combinar insights de fonts textuals i visuals en respostes coherents.
Enfocament d'implementació
Comenceu auditant la vostra base de coneixement per a contingut no textual. Implementeu pipes de processament de documents que extreguin i indexin imatges, taules i gràfics juntament amb el text. Trieu models d'embedding que donin suport a les modalitats rellevants. Dissenyeu el vostre pipe de recuperació per a puntuar i classificar resultats entre modalitats.
Els reptes inclouen majors requisits computacionals, estratègies de chunking més sofisticades que preservin la relació entre text i figures associades, i una complexitat d'avaluació major.