RAG con contexto visual enriquece los modelos de lenguaje al recuperar imágenes, gráficos y diagramas junto con el texto, mientras que RAG solo con texto se basa únicamente en pasajes escritos. RAG visual destaca en tareas multimodales como la comprensión de documentos y la respuesta a preguntas visuales, mientras que RAG solo con texto sigue siendo más simple, rápido y económico de implementar.
Un enfoque de generación aumentada mediante recuperación de información que extrae imágenes, figuras y datos visuales para fundamentar las respuestas de los modelos de lenguaje.
Un sistema tradicional de generación aumentada mediante recuperación de información que basa los modelos de lenguaje utilizando únicamente fragmentos escritos de documentos.
| Característica | RAG con contexto visual | RAG con contexto de solo texto |
|---|---|---|
| Modalidad de entrada | Texto + Imágenes + Datos visuales | Solo texto |
| Método de recuperación | Incrustaciones multimodales (por ejemplo, ColPali, CLIP) | Incrustaciones de texto (p. ej., BGE, OpenAI ada) |
| Lo mejor para | Gráficos, diagramas, documentos escaneados, control de calidad visual | Artículos, preguntas frecuentes, código, texto estructurado |
| Complejidad | Más alto: necesita codificadores de visión y más almacenamiento. | Inferior: tuberías e indexación más sencillas. |
| Costo | Mayor debido al procesamiento de imágenes y al uso de tokens. | Más bajo, especialmente con pequeños fragmentos de texto. |
| Estado latente | Ligeramente superior a la codificación de imágenes | Generalmente más rápido |
| Dependencia de OCR | A menudo se elimina mediante la recuperación directa de imágenes. | Requerido para archivos PDF escaneados o basados en imágenes. |
| Modelos de ejemplo | GPT-4V, Géminis 1.5, LLaVA, Qwen-VL | GPT-4, Claude, Mistral, Llama 3 |
RAG basado únicamente en texto sigue un método convencional: los documentos se dividen en fragmentos, se integran en vectores y se almacenan en una base de datos para la búsqueda de similitud. RAG visual adopta un enfoque fundamentalmente diferente al codificar páginas o imágenes completas como incrustaciones visuales, lo que permite al sistema recuperar información basándose en el diseño, los gráficos y las figuras, en lugar de solo en las palabras. Este cambio significa que RAG visual puede encontrar información oculta en gráficos, tablas o notas manuscritas que el OCR podría distorsionar.
Cuando los documentos contienen elementos visuales complejos, como gráficos financieros, diagramas de ingeniería o imágenes médicas, la generación automática de respuestas visuales (RAG) suele superar a los métodos basados únicamente en texto. Estudios realizados con los benchmarks DocVQA y ChartQA demuestran que los modelos que reciben imágenes junto con el texto responden a las preguntas con mayor precisión que aquellos que se basan solo en el texto extraído. Sin embargo, para fuentes puramente textuales, como publicaciones de blogs o repositorios de código, la RAG basada únicamente en texto funciona igual de bien sin la sobrecarga adicional.
La representación gráfica visual (RAG) exige más de la infraestructura. Almacenar incrustaciones de imágenes requiere más espacio en disco, los codificadores de visión como ColPali necesitan GPU para funcionar de manera eficiente, y alimentar modelos de lenguaje con imágenes consume muchos más tokens que el texto plano. La representación gráfica visual basada únicamente en texto sigue siendo la opción más económica para la mayoría de los equipos, especialmente cuando trabajan con grandes conjuntos de artículos o documentación que no requieren interpretación visual.
Elija RAG visual cuando su base de conocimientos incluya archivos PDF escaneados, presentaciones, catálogos de productos con fotos o cualquier contenido donde el diseño visual sea relevante. RAG solo de texto es ideal para wikis de atención al cliente, contratos legales en texto plano, documentación de código y agentes conversacionales donde la velocidad y el costo son más importantes que la fidelidad visual. Muchos sistemas de producción ahora combinan ambos, recuperando texto para algunas consultas e imágenes para otras.
La RAG visual requiere un modelo multimodal capaz de procesar imágenes, como GPT-4V, Claude 3.5 Sonnet, Gemini 1.5 Pro o alternativas de código abierto como LLaVA y Qwen-VL. La RAG basada únicamente en texto funciona con prácticamente cualquier modelo de lenguaje, incluidos modelos de código abierto más pequeños como Llama 3 8B o Mistral 7B, lo que la hace accesible incluso en hardware modesto. Esta brecha de compatibilidad se está reduciendo a medida que más modelos incorporan capacidades de visión, pero las configuraciones basadas únicamente en texto aún ofrecen opciones de implementación más amplias en la actualidad.
El RAG visual reemplaza por completo al RAG basado únicamente en texto.
La búsqueda visual RAG complementa, en lugar de reemplazar, los métodos basados únicamente en texto. Para corpus puramente textuales, como artículos o código, la recuperación solo de texto sigue siendo más rápida e igual de precisa. La mayoría de los sistemas de producción se benefician de una configuración híbrida que dirige las consultas al recuperador adecuado.
RAG, en su versión solo de texto, no puede procesar documentos con imágenes.
RAG, aunque solo procesa texto, puede procesar documentos con imágenes ejecutando primero el OCR e indexando el texto extraído. La calidad depende en gran medida del proceso de OCR, y los diseños complejos suelen perder significado, pero es una solución viable para muchos casos de uso.
El método RAG visual siempre ofrece mejores respuestas que el método RAG basado únicamente en texto.
La función RAG visual solo supera a la función RAG basada únicamente en texto cuando la información visual recuperada es realmente relevante para la consulta. Para preguntas sobre prosa, código o texto estructurado, añadir imágenes puede introducir ruido y aumentar los costes sin mejorar la precisión.
Necesitas GPT-4V o Gemini para hacer RAG visual.
Los modelos de código abierto como LLaVA, Qwen-VL, InternVL y MiniCPM-V pueden gestionar eficazmente las tareas de RAG visual. Los codificadores de visión más pequeños, combinados con recuperadores como ColPali, se ejecutan en GPU de consumo, lo que hace que la RAG visual sea accesible sin necesidad de API propietarias.
Visual RAG es demasiado caro para su uso en producción.
Si bien la codificación RAG visual es más costosa que la codificación solo de texto, técnicas como la compresión de imágenes, el almacenamiento en caché integrado y la recuperación selectiva permiten controlar los costos. Para sectores con gran volumen de documentos, como el legal, el sanitario y el financiero, la mejora en la precisión suele justificar el gasto.
Elige RAG visual cuando tus datos contengan muchas imágenes o cuando el diseño, los gráficos y los diagramas sean cruciales; es la mejor opción para la IA de documentos y la respuesta visual a preguntas. Opta por RAG solo de texto para bases de conocimiento tradicionales, una implementación más rápida y menores costos, especialmente cuando tu contenido ya esté en formato de texto limpio. Muchos equipos consideran que un enfoque híbrido funciona mejor, permitiendo que el tipo de consulta determine la ruta de recuperación.
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