विज़ुअल कॉन्टेक्स्ट वाला RAG, टेक्स्ट के साथ इमेज, चार्ट और डायग्राम निकालकर भाषा मॉडल को बेहतर बनाता है, जबकि सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG सिर्फ़ लिखे हुए हिस्सों पर निर्भर करता है। विज़ुअल RAG डॉक्यूमेंट समझने और विज़ुअल सवाल जवाब जैसे मल्टीमॉडल कामों में बहुत अच्छा है, जबकि सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG इस्तेमाल करने में आसान, तेज़ और सस्ता रहता है।
एक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन अप्रोच जो लैंग्वेज मॉडल रिस्पॉन्स को ग्राउंड करने के लिए इमेज, फिगर और विज़ुअल डेटा खींचता है।
एक पारंपरिक रिट्रीवल-ऑगमेंटेड जेनरेशन सेटअप जो सिर्फ़ डॉक्यूमेंट्स से लिखे हुए हिस्सों का इस्तेमाल करके भाषा मॉडल बनाता है।
| विशेषता | दृश्य संदर्भ के साथ RAG | केवल-पाठ संदर्भ के साथ RAG |
|---|---|---|
| इनपुट मोडैलिटी | टेक्स्ट + इमेज + विज़ुअल डेटा | केवल पाठ |
| पुनर्प्राप्ति विधि | मल्टीमॉडल एम्बेडिंग (जैसे, ColPali, CLIP) | टेक्स्ट एम्बेडिंग (जैसे, BGE, OpenAI ada) |
| सर्वश्रेष्ठ के लिए | चार्ट, डायग्राम, स्कैन किए गए डॉक्यूमेंट, विज़ुअल QA | आर्टिकल, FAQs, कोड, स्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट |
| जटिलता | ज़्यादा — विज़न एनकोडर और ज़्यादा स्टोरेज की ज़रूरत होती है | लोअर — आसान पाइपलाइन और इंडेक्सिंग |
| लागत | इमेज प्रोसेसिंग और टोकन के इस्तेमाल की वजह से ज़्यादा | कम, खासकर छोटे टेक्स्ट चंक्स के साथ |
| विलंब | इमेज एन्कोडिंग से थोड़ा ज़्यादा | आम तौर पर तेज़ |
| ओसीआर निर्भरता | अक्सर सीधे इमेज रिट्रीवल से हटा दिया जाता है | स्कैन या इमेज-बेस्ड PDF के लिए ज़रूरी |
| उदाहरण मॉडल | GPT-4V, जेमिनी 1.5, LLaVA, क्वेन-VL | GPT-4, क्लाउड, मिस्ट्रल, लामा 3 |
सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG एक जाना-पहचाना रास्ता अपनाता है: डॉक्यूमेंट्स को हिस्सों में बांटा जाता है, वेक्टर्स में एम्बेड किया जाता है, और सिमिलैरिटी सर्च के लिए डेटाबेस में स्टोर किया जाता है। विज़ुअल RAG एक बिल्कुल अलग तरीका अपनाता है, जिसमें पूरे पेज या इमेज को विज़ुअल एम्बेडिंग के तौर पर एन्कोड किया जाता है, जिससे सिस्टम सिर्फ़ शब्दों के बजाय लेआउट, चार्ट और फ़िगर के आधार पर जानकारी निकाल सकता है। इस बदलाव का मतलब है कि विज़ुअल RAG ऐसी जानकारी ढूंढ सकता है जो ग्राफ़, टेबल या हाथ से लिखे नोट्स के अंदर होती है, जिसे OCR खराब कर सकता है।
जब डॉक्यूमेंट्स में फाइनेंशियल चार्ट, इंजीनियरिंग डायग्राम या मेडिकल इमेजिंग जैसे रिच विज़ुअल्स होते हैं, तो विज़ुअल RAG सिर्फ़ टेक्स्ट वाले तरीकों से बेहतर परफॉर्म करता है। DocVQA और ChartQA बेंचमार्क पर हुई स्टडीज़ से पता चलता है कि टेक्स्ट के साथ रिट्रीव्ड इमेज पाने वाले मॉडल, सिर्फ़ एक्सट्रैक्टेड टेक्स्ट पर निर्भर रहने वाले मॉडल्स की तुलना में सवालों का ज़्यादा सही जवाब देते हैं। हालांकि, ब्लॉग पोस्ट या कोड रिपॉजिटरी जैसे सिर्फ़ टेक्स्ट वाले सोर्स के लिए, सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG बिना किसी एक्स्ट्रा ओवरहेड के उतना ही अच्छा परफॉर्म करता है।
विज़ुअल RAG आपके इंफ्रास्ट्रक्चर से ज़्यादा मांग करता है। इमेज एम्बेडिंग को स्टोर करने में ज़्यादा डिस्क स्पेस लगता है, ColPali जैसे विज़न एन्कोडर को अच्छे से चलने के लिए GPU की ज़रूरत होती है, और लैंग्वेज मॉडल में इमेज फीड करने में प्लेन टेक्स्ट के मुकाबले कहीं ज़्यादा टोकन लगते हैं। सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG ज़्यादातर टीमों के लिए बजट-फ्रेंडली चॉइस बना हुआ है, खासकर जब आर्टिकल या डॉक्यूमेंटेशन के बड़े कॉर्पोरा के साथ काम कर रहे हों जिन्हें विज़ुअल इंटरप्रिटेशन की ज़रूरत नहीं होती।
जब आपके नॉलेज बेस में स्कैन किए गए PDF, स्लाइड डेक, फ़ोटो वाले प्रोडक्ट कैटलॉग, या कोई भी ऐसा कंटेंट हो जिसमें विज़ुअल लेआउट का मतलब हो, तो विज़ुअल RAG चुनें। सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG कस्टमर सपोर्ट विकी, प्लेन टेक्स्ट में लीगल कॉन्ट्रैक्ट, कोड डॉक्यूमेंटेशन, और बातचीत वाले एजेंट के लिए अच्छा है, जहाँ स्पीड और कॉस्ट विज़ुअल फ़िडेलिटी से ज़्यादा मायने रखते हैं। कई प्रोडक्शन सिस्टम अब दोनों को मिलाते हैं, कुछ क्वेरी के लिए टेक्स्ट और दूसरों के लिए इमेज निकालते हैं।
विज़ुअल RAG के लिए एक मल्टीमॉडल मॉडल की ज़रूरत होती है जो इमेज को प्रोसेस कर सके, जैसे GPT-4V, क्लाउड 3.5 सॉनेट, जेमिनी 1.5 प्रो, या LLaVA और क्वेन-VL जैसे ओपन-सोर्स विकल्प। टेक्स्ट-ओनली RAG लगभग किसी भी लैंग्वेज मॉडल के साथ काम करता है, जिसमें Llama 3 8B या मिस्ट्रल 7B जैसे छोटे ओपन-वेट मॉडल भी शामिल हैं, जिससे यह मामूली हार्डवेयर पर भी एक्सेसिबल हो जाता है। यह कम्पैटिबिलिटी गैप कम हो रहा है क्योंकि ज़्यादा मॉडल विज़न कैपेबिलिटी हासिल कर रहे हैं, लेकिन टेक्स्ट-ओनली सेटअप आज भी ज़्यादा डिप्लॉयमेंट ऑप्शन देते हैं।
विज़ुअल RAG पूरी तरह से सिर्फ़ टेक्स्ट वाले RAG की जगह ले लेता है।
विज़ुअल RAG सिर्फ़ टेक्स्ट वाले तरीकों को बदलने के बजाय उन्हें पूरा करता है। आर्टिकल या कोड जैसे सिर्फ़ टेक्स्ट वाले कॉर्पोरा के लिए, सिर्फ़ टेक्स्ट वाला रिट्रीवल अभी भी तेज़ और उतना ही सटीक है। ज़्यादातर प्रोडक्शन सिस्टम को हाइब्रिड सेटअप से फ़ायदा होता है जो क्वेरी को सही रिट्रीवर तक रूट करता है।
सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG, इमेज वाले डॉक्यूमेंट्स को बिल्कुल भी हैंडल नहीं कर सकता।
सिर्फ़ टेक्स्ट वाला RAG अभी भी पहले OCR चलाकर और निकाले गए टेक्स्ट को इंडेक्स करके इमेज वाले डॉक्यूमेंट्स को प्रोसेस कर सकता है। क्वालिटी बहुत ज़्यादा OCR पाइपलाइन पर निर्भर करती है, और मुश्किल लेआउट अक्सर अपना मतलब खो देते हैं, लेकिन यह कई इस्तेमाल के मामलों के लिए एक काम का तरीका है।
विज़ुअल RAG हमेशा सिर्फ़ टेक्स्ट वाले RAG से बेहतर जवाब देता है।
विज़ुअल RAG, सिर्फ़ टेक्स्ट-ओनली RAG से बेहतर तभी काम करता है, जब मिली विज़ुअल जानकारी असल में क्वेरी के लिए काम की हो। प्रोज़, कोड या स्ट्रक्चर्ड टेक्स्ट से जुड़े सवालों के लिए, इमेज जोड़ने से नॉइज़ आ सकती है और एक्यूरेसी बेहतर किए बिना कॉस्ट बढ़ सकती है।
विज़ुअल RAG करने के लिए आपको GPT-4V या Gemini की ज़रूरत होगी।
LLaVA, Qwen-VL, InternVL, और MiniCPM-V जैसे ओपन-सोर्स मॉडल विज़ुअल RAG टास्क को अच्छे से हैंडल कर सकते हैं। ColPali जैसे रिट्रीवर्स के साथ छोटे विज़न एन्कोडर कंज्यूमर GPU पर चलते हैं, जिससे प्रोप्राइटरी API के बिना विज़ुअल RAG को एक्सेस किया जा सकता है।
विज़ुअल RAG प्रोडक्शन में इस्तेमाल के लिए बहुत महंगा है।
हालांकि विज़ुअल RAG की कीमत सिर्फ़ टेक्स्ट से ज़्यादा होती है, लेकिन इमेज कम्प्रेशन, एम्बेडिंग कैशिंग और सेलेक्टिव रिट्रीवल जैसी तकनीकें खर्च को मैनेज करने लायक रखती हैं। लीगल, हेल्थकेयर और फाइनेंस जैसी डॉक्यूमेंट-हैवी इंडस्ट्रीज़ के लिए, एक्यूरेसी में बढ़ोतरी अक्सर खर्च को सही ठहराती है।
जब आपका डेटा बहुत ज़्यादा इमेज वाला हो या जब लेआउट, चार्ट और डायग्राम का कोई खास मतलब हो, तो विज़ुअल RAG चुनें — यह डॉक्यूमेंट AI और विज़ुअल सवाल-जवाब के लिए सबसे अच्छा है। ट्रेडिशनल नॉलेज बेस, तेज़ डिप्लॉयमेंट और कम लागत के लिए सिर्फ़ टेक्स्ट वाले RAG का इस्तेमाल करें, खासकर तब जब आपका कंटेंट पहले से ही साफ़ टेक्स्ट फ़ॉर्म में हो। कई टीमों को लगता है कि हाइब्रिड तरीका सबसे अच्छा काम करता है, जिससे क्वेरी टाइप यह तय कर सकता है कि कौन सा रिट्रीवल पाथ लेना है।
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