マルチモーダルRAGの解説👇

バニラRAGシステムは、テキスト文書にはうまく機能します。しかし、現実世界の文書には、テキスト＋画像＋表などが含まれています。そういう場合、どうしたらいいのでしょうか。

多様なモダリティを持つデータを扱うことは、解析、埋め込み、検索に追加の課題をもたらします。

多様なモダリティを持つRAGシステムは、複数のデータタイプを扱い、RAGを実行するように設計されています。

このシステムの主要なコンポーネントと、それらがどのように協力して動作するかを理解してみましょう。

多様なモダリティを持つ大規模言語モデル（LLM）：

多様なモダリティを持つRAGの中心には、テキストと画像の両方を処理できる多様なモダリティを持つLLMがあります。

これにより、アシスタントは視覚情報とテキスト情報の両方に基づいてクエリを理解し、応答を提供することができます。

テキスト埋め込みモデル：

テキストデータを数値ベクトルに変換するために、テキスト埋め込みモデルを使用します。

これらの埋め込みは、テキストの意味を捉え、関連するドキュメントの効率的な検索を可能にします。

画像埋め込みモデル：

同様に、画像埋め込みモデル（例：OpenAI CLIP）は、画像を数値ベクトルに変換します。

これにより、システムは画像のコンテンツに基づいて画像をインデックス化および検索し、視覚データとテキストデータのギャップを埋めます。

テキストと画像のナレッジベース：

私たちのナレッジベースは、テキストドキュメントと画像の両方のコレクションです。

この多様なモダリティを持つデータセットは、アシスタントが応答を生成する際に基づく基盤を提供します。

多様なモダリティを持つ埋め込みをサポートするベクトルストア：

テキストと画像の両方の埋め込みを処理できるベクトルストアは不可欠です。

Qdrantは、実際に素晴らしい選択肢であり、頻繁に使用しています！

プロンプテンプレート：

テキストと画像の両方のコンテキストを組み込んだプロンプテンプレートを作成します。

このテンプレートは、多様なモダリティを持つLLMが検索されたテキストと画像を使用して一貫した応答を生成するようにガイドします。

ステップは以下の図にも要約されています。

私たちは最近、RAGシステムを構築するためのクラッシュコースを開始し、4つのパートを公開しました：

パート1では、RAGシステムの基礎コンポーネント、典型的なRAGワークフロー、ツールスタックを探り、実装を学びました。
パート2では、RAGシステムの評価方法（実装を含む）を理解しました。
パート3では、RAGシステムを最適化し、数百万/数十億のベクトルを処理する方法（実装を含む）を学びました。
パート4では、多様なモダリティについて探り、画像、表、テキストを持つ複雑なドキュメントに基づくRAGシステムを構築する方法（実装を含む）を学びました。

日本語版は Ai 支援を使用しているため、小さな間違いが存在する可能性があることをご了承ください。

著者

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