RAG multimodal, expliqué visuellement 👇

Les systèmes RAG à la vanille fonctionnent bien sur les documents texte. Mais les documents du monde réel contiennent du texte + des images + des tableaux, et tout le reste. Que faire alors ?

La manipulation de ces données multimodales introduit des défis supplémentaires dans l'analyse, l'intégration et la récupération.

Les systèmes RAG multimodaux sont conçus pour gérer plusieurs types de données et effectuer une recherche RAG.

Comprendre certains de ses principaux composants et comment ils fonctionnent ensemble pour rendre cela possible.

1. Modèle de langage grand multimodal (LLM) :

Au cœur du RAG multimodal se trouve un LLM multimodal capable de traiter à la fois le texte et les images.

Cela permet à l'assistant de comprendre les requêtes et de fournir des réponses basées à la fois sur des informations visuelles et textuelles.

2. Modèle d'intégration de texte :

Nous utilisons un modèle d'intégration de texte pour convertir les données textuelles en vecteurs numériques.

Ces intégrations capturent la signification sémantique du texte, permettant une récupération efficace de documents pertinents.

3. Modèle d'intégration d'image :

De même, un modèle d'intégration d'image (par exemple OpenAI CLIP) transforme les images en vecteurs numériques.

Cela permet au système d'indexer et de récupérer des images en fonction de leur contenu, en comblant le fossé entre les données visuelles et textuelles.

4. Base de connaissances avec du texte et des images :

Notre base de connaissances est une collection de documents textuels et d'images.

Cette base de données multimodale fournit la base pour que l'assistant puisse puiser lors de la génération de réponses.

5. Magasin de vecteurs prenant en charge les intégrations multimodales :

Un magasin de vecteurs capable de gérer à la fois les intégrations de texte et d'image est crucial.

Qdrant est un excellent choix, je l'utilise régulièrement !

6. Modèle de requête :

Nous créons un modèle de requête qui intègre à la fois le contexte textuel et visuel.

Ce modèle guide le LLM multimodal pour générer des réponses cohérentes en utilisant le texte et les images récupérés.

Les étapes sont également résumées dans le visuel ci-dessous.

Nous avons récemment commencé un cours intensif sur la construction de systèmes RAG et avons publié quatre parties :

1. Dans la partie 1, nous avons exploré les composants fondamentaux des systèmes RAG, le flux de travail RAG typique et la pile d'outils, et avons également appris la mise en œuvre.

2. Dans la partie 2, nous avons compris comment évaluer les systèmes RAG (avec mise en œuvre).

3. Dans la partie 3, nous avons appris des techniques pour optimiser les systèmes RAG et gérer des millions/milliards de vecteurs (avec mise en œuvre).

4. Dans la partie 4, nous avons exploré la multimodalité et couvert des techniques pour construire des systèmes RAG sur des documents complexes - ceux qui ont des images, des tableaux et des textes (avec mise en œuvre).

Veuillez noter que la version française est assistée par Ai, des erreurs mineures peuvent donc exister.

Auteur

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