다양한 출처(텍스트와 이미지 포함)에서 관련 정보를 검색하면 사용자 경험을 크게 향상시키고 특정 주제에 대한 더 포괄적인 이해를 제공할 수 있습니다. 기존의 Retrieval Augmented Generation(RAG) 시스템은 주로 텍스트 기반 정보에 초점을 맞추었지만, 멀티모달 데이터를 포함하면 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

텍스트와 시각 정보를 모두 활용하는 멀티모달 RAG 시스템은 다음과 같은 주요 이점을 제공할 수 있습니다:

1. 상황 이해 향상: 텍스트와 이미지의 조합은 더 풍부한 맥락을 제공하여 시스템이 데이터 내의 미묘한 관계와 특성을 더 잘 이해할 수 있게 합니다.

2. 향상된 정보 검색: 멀티모달 검색을 통해 텍스트 기반 검색으로는 쉽게 접근할 수 없는 시각적 단서, 다이어그램 또는 데이터 시각화와 같은 관련 정보를 찾아낼 수 있습니다.

3. 높은 몰입도와 이해도: 텍스트와 이미지의 통합은 특히 복잡하거나 기술적인 주제에 대한 정보를 더 흥미롭고 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

4. 광범위한 적용 가능성: 멀티모달 RAG 시스템은 시각 정보가 중요한 역할을 하는 과학 연구부터 제품 문서화까지 다양한 분야에 적용할 수 있습니다.

5. 사용자 선호도에 따른 적응성: 다양한 학습 스타일과 선호도에 맞춰 정보를 제공함으로써 멀티모달 RAG 시스템은 더 개인화되고 효과적인 정보 검색 경험을 제공할 수 있습니다.

이점 중심의 멀티모달 RAG 시스템을 구현하기 위한 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 멀티모달 데이터 추출 및 임베딩: 원본 문서에서 텍스트와 이미지를 분리하고, 적절한 모델(예: CLIP을 이용한 텍스트-이미지 임베딩)을 사용하여 두 모달리티에 대한 임베딩을 생성합니다.

2. 멀티모달 벡터 저장소 구축: 텍스트와 이미지 임베딩을 통합하여 단일 벡터 저장소를 만들어, 두 모달리티에 걸쳐 효율적인 검색이 가능하도록 합니다.

3. 멀티모달 검색 및 순위화 구현: 멀티모달 벡터 저장소를 쿼리하고, 사용자 쿼리에 가장 관련성 높은 텍스트 및 이미지 청크를 순위화하는 검색 메커니즘을 개발합니다.

4. 멀티모달 생성 통합: 멀티모달 언어 모델을 활용하여 텍스트와 시각 정보를 원활하게 통합한 응답을 생성함으로써 포괄적이고 흥미로운 출력을 제공합니다.

이러한 접근법을 따르면 향상된 정보 검색 기능을 제공하는 멀티모달 RAG 시스템을 만들 수 있으며, 이를 통해 사용자 경험을 개선하고 지식 발견 및 전파를 위한 새로운 가능성을 열 수 있습니다.

멀티모달 RAC(Retrieval-Augmented Generation) 시스템 구축을 위한 첫 번째 접근법은 텍스트와 이미지와 같은 다양한 모달리티를 단일 벡터 공간에 임베딩하는 것입니다. 이를 통해 CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)과 같은 통합 임베딩 모델의 강력한 기능을 활용하여 텍스트와 시각 데이터 모두에 걸쳐 작동하는 임베딩을 만들 수 있습니다.

이 접근법의 주요 단계는 다음과 같습니다:

1. 텍스트와 이미지 추출: 위키피디아 기사와 같은 입력 데이터에서 텍스트와 이미지를 추출합니다.
2. 통합 임베딩 생성: CLIP과 같은 모델을 사용하여 텍스트와 이미지를 공유 벡터 공간에 표현하는 임베딩을 생성합니다.
3. 벡터 저장소에 임베딩 저장: 이러한 통합 임베딩을 텍스트와 이미지 데이터를 모두 처리할 수 있는 멀티모달 벡터 저장소(예: Quadrant)에 저장합니다.
4. 관련 청크 검색: 사용자 쿼리가 들어오면 쿼리에 대한 임베딩을 생성하고 통합 벡터 저장소에서 검색하여 가장 관련성 높은 텍스트 청크와 이미지를 가져옵니다.
5. 멀티모달 LLM에 전달: 검색된 컨텍스트에 이미지가 포함된 경우, 텍스트 청크와 이미지를 멀티모달 언어 모델에 전달하여 최종 응답을 생성합니다.

이 접근법은 비교적 간단하지만, 통합 벡터 공간을 만들기 위해서는 강력한 멀티모달 임베딩 모델인 CLIP이 필요합니다. 장점은 텍스트와 시각 정보를 원활하게 검색하고 통합하여 사용자 쿼리를 지원할 수 있다는 것입니다.

제공된 코드 예제에서는 Llama Index 라이브러리와 Quadrant 벡터 저장소를 사용하여 이 접근법을 구현하는 방법을 보여줍니다. 위키피디아 기사에서 텍스트와 이미지를 추출하고, 이미지에 대해 CLIP 임베딩을, 텍스트에 대해 GPT 임베딩을 생성한 후 멀티모달 벡터 저장소에 저장합니다. 그리고 이 벡터 저장소에서 검색을 수행하고 관련 텍스트 청크와 이미지를 표시하는 방법을 보여줍니다.

이것은 좋은 시작점이지만, 향후 비디오에서는 모든 모달리티를 기본 모달리티(텍스트)에 접지하는 등 더 발전된 접근법과 별도의 벡터 저장소를 사용하는 멀티모달 재순위화 방법을 탐구할 것입니다. 기대해 주세요!

멀티모달 RAC 시스템 구축을 위한 두 번째 접근법은 다양한 모달리티를 기본 모달리티인 텍스트로 접지하는 것입니다. 이 접근법은 텍스트와 이미지를 포함한 다양한 데이터 소스를 단일 텍스트 기반 벡터 공간으로 통합하는 것을 목표로 합니다.

프로세스는 다음과 같습니다:

1. 텍스트와 이미지 추출: 위키피디아 기사와 같은 입력 데이터에서 텍스트와 이미지를 추출합니다.

2. 텍스트 임베딩 생성: 텍스트 데이터에 대해 표준 텍스트 임베딩(예: OpenAI의 텍스트 임베딩)을 생성합니다.

3. 이미지에 대한 텍스트 설명 생성: 이미지를 GPT-4 또는 Gemini Pro와 같은 멀티모달 모델에 통과시켜 이미지에 대한 텍스트 설명을 생성합니다. 이 텍스트 설명을 사용하여 텍스트 임베딩을 생성합니다.

4. 통합 텍스트 벡터 저장소: 원본 텍스트와 이미지 설명에서 생성된 텍스트 임베딩을 통합하여 단일 텍스트 기반 벡터 저장소를 만듭니다.

사용자 쿼리가 들어오면 이 통합 텍스트 벡터 공간에서 검색이 수행됩니다. 검색된 컨텍스트에는 텍스트와 이미지 기반 설명이 모두 포함될 수 있습니다. 검색된 내용이 순수 텍스트인 경우 언어 모델에 직접 전달할 수 있지만, 이미지 기반 설명이 포함된 경우에는 멀티모달 모델을 통해 최종 응답을 생성해야 합니다.

이 접근법의 장점은 단순성이지만, 원본 이미지의 일부 미묘한 특성이 손실될 수 있다는 단점이 있습니다.

다음 비디오에서는 별도의 벡터 저장소를 사용하고 멀티모달 재순위화를 구현하는 등 더 발전된 솔루션을 탐구할 것입니다.

멀티모달 RAC 시스템 구축을 위한 세 번째 접근법은 다양한 모달리티에 대해 별도의 벡터 저장소를 사용하는 것입니다. 이 접근법을 통해 각 모달리티에 대한 검색 프로세스를 더 세부적으로 제어하고 최적화할 수 있습니다.

프로세스는 다음과 같습니다:

1. 텍스트 벡터 저장소: 텍스트 데이터에 대해 텍스트 임베딩을 생성하고 전용 텍스트 벡터 저장소에 저장합니다.

2. 이미지 벡터 저장소: 이미지에 대해 전문 모델(예: CLIP)을 사용하여 임베딩을 생성하고 별도의 이미지 벡터 저장소에 저장합니다.

3. 이중 검색: 사용자 쿼리가 들어오면 텍스트 벡터 저장소와 이미지 벡터 저장소에서 각각 검색을 수행합니다. 이를 통해 텍스트 청크와 관련 이미지를 모두 가져올 수 있습니다.

4. 멀티모달 재순위화: 텍스트와 이미지에서 관련 청크를 검색했으므로, 주어진 쿼리에 가장 관련성 높은 텍스트와 이미지 청크의 조합을 결정하기 위해 멀티모달 재순위화 모델을 사용해야 합니다. 이 재순위화 모델은 두 모달리티의 중요성과 관련성을 이해할 수 있어야 합니다.

5. 최종 응답: 재순위화된 청크 중 가장 관련성 높은 조합을 멀티모달 언어 모델에 전달하여 최종 응답을 생성합니다.

이 접근법은 다음과 같은 이점을 제공합니다:

1. 모달리티 별 최적화: 텍스트와 이미지에 대한 별도의 벡터 저장소를 유지함으로써 각 모달리티에 대한 임베딩 및 검색 프로세스를 독립적으로 최적화할 수 있습니다.

2. 유연한 검색: 이중 검색 프로세스를 통해 특정 쿼리와 요구사항에 따라 검색되는 텍스트와 이미지 청크의 수를 조정할 수 있는 유연성이 있습니다.

3. 멀티모달 이해: 멀티모달 재순위화 단계를 통해 최종 응답이 텍스트와 이미지 정