O que é o RAG Multimodal?
O RAG Multimodal estende a Retrieval-Augmented Generation padrão para funcionar com múltiplos tipos de modalidades de dados — texto, imagens, tabelas, gráficos, áudio e vídeo. Onde o RAG padrão recupera apenas chunks de texto e os passa a modelos de texto, o RAG multimodal pode recuperar e integrar informação de diferentes modalidades, permitindo que os sistemas de IA respondam a consultas usando provas de qualquer formato relevante.
Arquiteturas de RAG Multimodal
Uma abordagem converte todos os tipos de media em texto antes de indexar — tabelas tornam-se markdown, imagens são legendadas, gráficos são descritos. Esta abordagem de texto primeiro é simples mas perde informação visual. A indexação multimodal nativa usa modelos de embedding que criam representações vetoriais de diferentes modalidades num espaço comum, permitindo a recuperação de imagens por consultas de texto e vice-versa. Os modelos multimodais de grande dimensão (como GPT-4V, Claude) processam diretamente imagens e texto recuperados juntos.
Casos de Uso Empresariais
Os sistemas de documentação técnica permitem consultas sobre manuais com diagramas — "Que componente está sinalizado neste diagrama de erro?" A análise de relatórios financeiros extrai insights de gráficos e tabelas juntamente com texto narrativo. A investigação de produto pesquisa catálogos por características visuais e texto descritivo. Os sistemas de suporte ao cliente acedem a manuais de produto com diagramas para fornecer instruções de resolução de problemas mais precisas.