Multimodal RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в ИИ, который объединяет генеративные модели с механизмами поиска и извлечения информации из различных источников и модальностей (текст, изображения, аудио и т.д.). В multimodal RAG модель не только генерирует ответы, но и обращается к внешним индексам с мультимодальными данными для повышения качества и релевантности.
Что такое multimodal RAG и как делать индекс по картинкам?
В multimodal RAG модель не только генерирует ответы, но и обращается к внешним индексам с мультимодальными данными для повышения качества и релевантности.
Короткий ответ
Что ответить на собеседовании
Подробный разбор
Ответ с пояснениями
Multimodal RAG (Retrieval-Augmented Generation) — это подход в ИИ, который объединяет генеративные модели с механизмами поиска и извлечения информации из различных источников и модальностей (текст, изображения, аудио и т.д.). В multimodal RAG модель не только генерирует ответы, но и обращается к внешним индексам с мультимодальными данными для повышения качества и релевантности.
Индексирование по картинкам обычно включает следующие шаги:
- Извлечение признаков (feature extraction): с помощью предобученных моделей компьютерного зрения (например, ResNet, CLIP) из каждой картинки получают векторное представление.
- Построение индекса: полученные векторы добавляют в векторный индекс (например, FAISS, Annoy), который позволяет быстро искать похожие изображения по близости векторных представлений.
- Поиск и сопоставление: при запросе извлекается вектор запроса (текстовый или визуальный), и производится поиск ближайших соседей в индексе.
Такой подход позволяет эффективно интегрировать визуальную информацию в систему RAG, улучшая качество ответов, особенно в задачах, где важен контекст изображений.