RAGa testutik harago zabaltzea
RAG multimodala sormena handitzearen bidezko berreskurapenaren paradigma datu mota desberdinei eragiteko zabaldu du - testua, irudiak, grafikoak, taulak, diagramak, audioa eta bideoa. RAG tradizionalak testu pasarte garrantzitsuak berreskuratzen ditu; RAG multimodala eduki mota desberdinak berreskuratzen eta arrazoitzen ditu. Hau garrantzitsua da, informazio enpresariala aurkezpenetan, marrazki teknikuetan, dokumentu eskaneatuetan eta bideoetan bizi baita - ez soilik testu garbian.
Honen helburua eduki mota desberdinen errepresentazioa bektore espazio partekatuan egiteko modeloak konbinatzea da, ikuspen-hizkuntza modeloekin batera.
Gaitasun nagusiak
RAG multimodala galderak erantzun ditzake grafiko eta diagramen erreferentzia eginez, taulen informazioa dokumentuetatik ateratzeko, marrazki teknikoen interpretazioa egiteko, bideoaren edukia dokumentazio erlazionatuarekin batera laburtzeko eta iturri testual eta bisualen ikaspenak erantzun koherenteetan konbinatzeko.
Inplementazioaren ikuspegia
Zure ezagutza-basea ez-testu edukirik badago, egiaztatu eta dokumentuen prozesamendurako pipelineak inplementatu, irudiak, taulak eta grafikoak testuarekin batera ateratzeko eta indexatzeko. Errepresentazio modeloak aukeratu zeinak modaltasun errelevantak onartzen dituen. Zure berreskurapen pipelinea diseinatu emaitzak puntuatzeko eta sailkatzeko modu desberdinetan.
Erronkak konputazionalak behar ditu, testuaren eta irudien arteko erlazioa mantentzen duten chunking estrategia sofistikatuagoak, eta ebaluazio konplexutasun handiagoa.