要約:
- この記事は、マルチモーダルAIに関するシリーズの第3弾で、RAGシステムの開発を可能にするアイデアを組み合わせることを目的としている。
- RAGは、モデルの応答品質を向上させるためのアプローチであり、非テキスト形式の情報が存在する場合には、マルチモーダルRAGシステムがさらなる進歩をもたらす。
- マルチモーダルRAGは、テキストだけでなく非テキストデータも処理可能なAIシステムであり、テキストだけでは伝えきれない複雑な推論を可能にする。
感想:
マルチモーダルRAGシステムは、AIによって保持されるさまざまな形式の知識を統合し、AIの可能性を拡大します。記事では、このシステムを開発するための3つのシンプルな戦略を検討し、マルチモーダルブログQAアシスタントの実装例を示しました。例はデモには十分な結果を示しましたが、検索プロセスには明確な制約があります。検索品質を向上させるために、リランカーを使用したり、微調整されたマルチモーダル埋め込みを使用したりするいくつかの技術があります。
元記事: https://towardsdatascience.com/multimodal-rag-process-any-file-type-with-ai-e6921342c903