多様なソースからの関連情報の取得(テキストや画像を含む)は、ユーザーエクスペリエンスを大幅に向上させ、特定のトピックについてより包括的な理解を提供することができます。従来のRetrievalAugmented Generation (RAG)システムは主にテキストベースの情報に焦点を当ててきましたが、マルチモーダルデータの活用により新たな可能性が開かれます。

テキストと視覚情報の両方を組み合わせることで、マルチモーダルRAGシステムは以下のような主要な利点を提供できます:

1. コンテキスト理解の向上: テキストと画像の組み合わせにより、より豊かなコンテキストが得られ、データ内の微妙な関係性や意味合いをシステムがより適切に理解できるようになります。

2. 情報検索の向上: マルチモーダル検索により、テキストのみの検索では容易に見つからない、視覚的手がかり、図表、データ視覚化などの関連情報を引き出すことができます。

3. エンゲージメントと理解度の向上: テキストと画像の統合により、特に複雑または技術的なトピックについて、情報をより魅力的で理解しやすいものにすることができます。

4. 適用範囲の拡大: マルチモーダルRAGシステムは、科学研究からプロダクトドキュメンテーションまで、視覚情報が重要な役割を果たす幅広い分野に適用できます。

5. ユーザー嗜好への適応性: 異なる学習スタイルや嗜好に対応することで、マルチモーダルRAGシステムはより個人に合ったeffective な情報検索体験を提供できます。

利点重視のマルチモーダルRAGシステムを実装するための主なステップは以下の通りです:

1. マルチモーダルデータの抽出とエンベディング: ソース文書からテキストと画像を分離し、適切なモデル(例えばCLIPのテキスト-画像エンベディング)を使ってエンベディングを作成します。

2. マルチモーダルベクトルストアの構築: テキストと画像のエンベディングを統合したベクトルストアを作成し、両モダリティにわたる効率的な検索を可能にします。

3. マルチモーダル検索とランキングの実装: マルチモーダルベクトルストアを検索し、ユーザークエリに基づいて最も関連性の高いテキストと画像のチャンクをランキングする仕組みを開発します。

4. マルチモーダル生成の統合: テキストと視覚情報を自然に組み合わせて出力する、マルチモーダル言語モデルを活用します。

このアプローチに従うことで、ユーザーエクスペリエンスの向上と新しい知識発見・普及の可能性を開く、強化された情報検索機能を備えたマルチモーダルRAGシステムを構築できます。

マルチモーダルRAC (Retrieval-Augmented Generation)システムを構築するための最初のアプローチは、テキストや画像などの異なるモダリティをすべて単一のベクトル空間にエンベディングすることです。これにより、CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training)のようなユニファイドエンベディングモデルの力を活用して、テキストと視覚データの両方を表現するエンベディングを作成することができます。

このアプローチの主なステップは以下の通りです:

1. テキストと画像の抽出: Wikipedia記事などの入力データからテキストと画像を抽出します。
2. ユニファイドエンベディングの作成: CLIPのようなモデルを使って、テキストと画像を共有ベクトル空間に表現するエンベディングを作成します。
3. ベクトルストアへの保存: これらのユニファイドエンベディングをQuadrantなどのマルチモーダルベクトルストアに保存します。
4. 関連チャンクの検索: ユーザークエリが入力されたら、クエリのエンベディングを作成し、ユニファイドベクトルストアで検索を行い、最も関連性の高いテキストチャンクと画像を取得します。
5. マルチモーダルLLMへの入力: 検索されたコンテキストに画像が含まれている場合は、テキストチャンクと画像をマルチモーダル言語モデルに入力して最終的な応答を生成します。

このアプローチは比較的シンプルですが、ユニファイドベクトル空間を作成するためには強力なマルチモーダルエンベディングモデルであるCLIPが必要です。その利点は、テキストと視覚情報の両方を自然に検索・統合してユーザークエリに応答できることです。

サンプルコードでは、Llama Indexライブラリとクアドラントベクトルストアを使ってこのアプローチを実装しています。Wikipedia記事からテキストと画像を抽出し、画像にはCLIPエンベディング、テキストにはGPTエンベディングを作成して、マルチモーダルベクトルストアに保存しています。そして、このベクトルストアを検索して関連するテキストチャンクと画像を表示する方法を示しています。

これは良い出発点ですが、後のビデオでは、主モダリティ(テキスト)にすべてのモダリティをグラウンディングする方法や、モダリティ別のベクトルストアとマルチモーダルリランカーを使う高度なアプローチについて探っていきます。楽しみにしていてください!

マルチモーダルRAC (Retrieval-Augmented Generation)システムを構築するための2つ目のアプローチは、さまざまなモダリティをすべて主モダリティであるテキストにグラウンディングすることです。この方法では、テキストと画像などのデータソースを単一のテキストベースのベクトル空間に統合することを目的としています。

このプロセスは以下のように進みます:

1. テキストと画像の抽出: Wikipedia記事などの入力データからテキストと画像を抽出します。

2. テキストエンベディングの作成: テキストデータに対しては、OpenAIのテキストエンベディングなどの標準的なテキストエンベディングを作成します。

3. 画像の文章化: 画像をGPT-4やGemini Proなどのマルチモーダルモデルに通して、画像の文章による説明を生成します。この文章説明にもテキストエンベディングを作成します。

4. テキストベクトルストアへの統合: 元のテキストからのエンベディングと、画像の文章説明からのエンベディングを、統一されたテキストベースのベクトルストアに組み合わせます。

ユーザークエリが入力されると、この統一されたテキストベクトル空間で検索が行われます。検索されたコンテキストには、テキストと画像の文章説明の両方が含まれる可能性があります。検索結果がテキストのみの場合は、そのままLanguageModelに渡して応答を生成できます。一方、画像の文章説明が含まれている場合は、それをマルチモーダルモデルに入力して最終的な応答を生成します。

このアプローチの利点は単純さにあります。すべてを単一のモダリティに統一できるため、実装が容易です。ただし、元の画像からの微妙な情報が失われる可能性があるという欠点もあります。

次のビデオでは、モダリティ別のベクトルストアの使用や、マルチモーダルリランカーの実装など、より高度なソリューションについて探っていきます。

マルチモーダルRAC (Retrieval-Augmented Generation)システムを構築するための3つ目のアプローチは、モダリティ別のベクトルストアを使用することです。このアプローチでは、各モダリティの検索プロセスをより細かく制御・最適化できます。

このプロセスは以下のように進みます:

1. テキストベクトルストア: テキストデータに対してはテキストエンベディングを作成し、専用のテキストベクトルストアに保存します。

2. 画像ベクトルストア: 画像に対しては専用のモデル(例えばCLIP)を使ってエンベディングを作成し、別の画像ベクトルストアに保存します。

3. デュアル検索: ユーザークエリが入力されると、テキストベクトルストアと画像ベクトルストアの両方で検索を行います。これにより、関連性の高いテキストチャンクと画像が得られます。

4. マルチモーダルリランキング: テキストと画像の両方の関連チャンクが得られたので、マルチモーダルのリランキングモデルを使って、クエリに最も適したテキストと画像の組み合わせを決定します。このリランキングモデルは、両モダリティの重要性と関連性を理解できる必要があります。

5. 最終的な応答: リランキングされた結果から最も関連性の高い組み合わせのテキストと画像を選び、マルチモーダル言語モデルに入力して最終的な応答を生成します。

このアプローチには以下のような利点があります:

1. モダリティ別の最適化: テキストと画像のベクトルストアを別々に維持することで、各モダリティのエンベディングと検索プロセスを個別に最適化できます。

2. 柔軟な検索: デュアル検索プロセスにより、クエリや要件に応じてテキストと画像のチャンク数を調整できる柔軟性があります。

3. マルチモーダル理解: マルチモーダルリランキングにより、テキストと画像の両方の関連性と重要性を考慮した最終的な応答が生成されます。

ただし、このアプローチではシステム設計がより複雑になり、高性能なマルチモーダルリランキングモデルの開発が必要となるため、全体的な複雑性と計算コストが増加する可能性があります。

次のビデオでは、この高度なマルチモーダル検索アプローチとリランキングの実装詳細について掘り下げていきます。

このビデオでは、マルチモーダルRetrievalAugmented Generation (RAG)システムを構築するための3つのアプローチを探りました。焦点を当てたのは、異なるモダリティ(テキストと画像)をCLIPモデルを使って単一のベクトル空間にエンベディングする最初のアプローチです。

コード実装では以下の流れを説明しました:

1. Wikipediaからテキストと画像を抽出
2. GPTエンベディングを使ってテキストエンベディング、CLIPモデルを使って画像エンベディングを作成
3. Quadrantライブラリを使ってマルチモーダルベクトルストアにエンベディングを保存
4. マルチモーダルベクトルストアを検索し、クエリに対する関連テキストチャンクと画像を取得

このアプローチは比較的シンプルですが、CLIPのようなマルチモーダルエンベディングモデルが必要となります。

今後のビデオでは、他の2つのアプローチ、つまりすべてのモダリティをテキストというプライマリモダリティにグラウンディングする方法や、モダリティ別のベクトルストアを使う方法について探っていきます。これらのアプローチにはそれぞれ異なるトレードオフがあります。

さらに、マルチモーダルRAGシステムの生成部分についても掘り下げ、取得したテキストと画像のチャンクを使ってマルチモーダル言語モデルで最終的な応答を生成する方法を説明します。

今後のより高度なマルチモーダルRAGシステムの実装に期待してください。チャンネル登録をお忘れなく。