Qu'est-ce que le RAG multimodal ?
Le RAG multimodal (Retrieval-Augmented Generation) étend le RAG texte classique avec la capacité de rechercher et traiter différentes modalités : images, audio, vidéo, tableaux, diagrammes et PDF. Au lieu de récupérer uniquement des fragments de texte, le système peut récupérer du contenu sémantiquement pertinent provenant de sources hétérogènes.
Composants techniques
Le RAG multimodal nécessite des modèles d'embedding multimodaux (p. ex. CLIP, embeddings DALL-E) qui représentent différents types de médias dans un espace vectoriel commun. Des parseurs spécialisés extraient le contenu de documents complexes (PDF avec tableaux, présentations). Les LLM multimodaux (p. ex. GPT-4V, Claude) traitent ensuite les contextes multimodaux récupérés.
Applications en entreprise
Le RAG multimodal est particulièrement précieux pour les documentations techniques avec des diagrammes, les analyses d'images médicales avec des rapports et les documents juridiques avec des tableaux complexes. Les entreprises peuvent ainsi construire des bases de connaissances riches qui exploitent toute la diversité informationnelle de leurs documents.