איחזור מידע רלוונטי ממגוון מקורות, כולל טקסט ותמונות, יכול לשפר משמעותית את חוויית המשתמש ולספק הבנה מקיפה יותר של נושא נתון. מערכות Retrieval Augmented Generation (RAG) מסורתיות התמקדו בעיקר במידע מבוסס טקסט, אך שילוב של נתונים מולטימודליים יכול לפתוח אפשרויות חדשות.

בשילוב של מידע טקסטואלי וחזותי, מערכות RAG מולטימודליות יכולות להציע מספר יתרונות עיקריים:

1. הבנה טובה יותר של ההקשר: השילוב של טקסט ותמונות יכול לספק הקשר עשיר יותר, מאפשר למערכת להבין טוב יותר את הגוונים והקשרים בתוך הנתונים.

2. שיפור באיחזור מידע: איחזור מולטימודלי יכול לחשוף מידע רלוונטי שלא ניתן להגיע אליו בקלות דרך חיפושים מבוססי טקסט בלבד, כמו רמזים חזותיים, תרשימים או הצגות נתונים.

3. הגברת המעורבות והבנה: שילוב של טקסט ותמונות יכול להפוך את המידע למעניין יותר ולקל יותר להבנה, בפרט לגבי נושאים מורכבים או טכניים.

4. יישומיות רחבה יותר: מערכות RAG מולטימודליות יכולות להתאים למגוון רחב יותר של תחומים, מחקר מדעי ועד תיעוד מוצרים, שבהם המידע החזותי משחק תפקיד חיוני בהעברת מידע.

5. התאמה אישית לעדפות המשתמש: על ידי התאמה לסגנונות למידה ועדפויות שונים, מערכות RAG מולטימודליות יכולות לספק חוויית איחזור מידע מותאמת אישית ויעילה יותר.

כדי ליישם מערכת RAG מולטימודלית מונעת יתרונות, השלבים העיקריים הם:

1. חילוץ והטמעת נתונים מולטימודליים: הפרדת הטקסט והתמונות ממסמכי המקור, וליצירת הטמעות לשתי המודליות באמצעות דגמים מתאימים (למשל, CLIP להטמעות טקסט-תמונה).

2. בניית מאגר וקטורי מולטימודלי: שילוב של הטמעות הטקסט והתמונה למאגר וקטורי מאוחד, המאפשר איחזור יעיל בין שתי המודליות.

3. יישום של איחזור ודירוג מולטימודלי: פיתוח מנגנון איחזור שיכול לשאול את המאגר הוקטורי המולטימודלי ולדרג את הקטעים הטקסטואליים והתמונתיים הרלוונטיים ביותר בהתבסס על שאילתת המשתמש.

4. שילוב של יצירה מולטימודלית: ניצול של דגם שפה מולטימודלי כדי ליצור תגובות שמשלבות באופן חלק מידע טקסטואלי וחזותי, מספקות פלט מקיף ומעניין.

בעקבות גישה זו, ניתן ליצור מערכת RAG מולטימודלית שמספקת יכולות איחזור מידע משופרות, משפרת בסופו של דבר את חוויית המשתמש ומגלה אפשרויות חדשות לגילוי והפצת ידע.