Multimodalinis RAG apdoroja tekstą, vaizdus, garso ir vaizdo įrašus kartu, kad būtų galima gauti išsamesnę informaciją, o tik tekstinis RAG daugiausia dėmesio skiria rašytiniam turiniui. Pasirinkimas priklauso nuo to, ar jūsų duomenys ir naudojimo atvejai apima daugiau nei paprasto teksto dokumentus.
Dirbtinio intelekto paieškos metodas, kuris sujungia tekstą, vaizdus, garso ir vaizdo įrašus, kad generuotų kontekstą atitinkančius atsakymus.
Tradicinė paieškos papildyta generavimo sistema, veikianti tik su rašytiniais tekstiniais dokumentais.
| Funkcija | Multimodalinis RAG | Tik tekstinis RAG |
|---|---|---|
| Palaikomi duomenų tipai | Tekstas, vaizdai, garsas, vaizdo įrašai ir struktūrizuoti duomenys | Tik tekstas |
| Įterpimo modeliai | CLIP, ImageBind, SigLIP, multimodaliniai transformatoriai | BERT, teksto įterpimas-3, BGE, sakinių transformatoriai |
| Skaičiavimo kaina | Didelis dėl kelių modalumo kodavimo įrenginių | Žemesnis ir labiau nuspėjamas |
| Įgyvendinimo sudėtingumas | Kompleksas su keliais išankstinio apdorojimo vamzdynais | Paprastesnis su brandžiais įrankiais |
| Geriausi naudojimo atvejai | Vizualinė paieška, medicininis vaizdavimas, vaizdo įrašų klausimai ir atsakymai, produktų atradimas | Dokumentų klausimai ir atsakymai, pokalbių robotai, teisiniai tyrimai, žinių bazės |
| paieškos tikslumas | Didesnis, kai užklausos apima vaizdinį arba garsinį kontekstą | Efektyvus grynai tekstinėms užklausoms |
| Sandėliavimo reikalavimai | Didesnis dėl įterptų vaizdų, garso ir vaizdo įrašų | Mažesni, teksto įterpimai yra kompaktiški |
| Ekosistemos branda | Sparčiai vystosi nuo 2024 m. | Subrendęs su didelėmis bibliotekomis ir dokumentacija |
Multimodalinis RAG išplečia tradicinį paieškos srautą, pridėdamas kiekvieno duomenų tipo koduotuvus, o tada viską projektuodamas į bendrą įterpimo erdvę, kurioje užklausa gali atitikti bet kurį modalumą. Tik tekstinis RAG supaprastina procesą naudodamas vieną teksto koduotuvą ir vektorinę dokumentų dalių saugyklą. Architektūrinis skirtumas reiškia, kad multimodalinėse sistemose reikia kruopščiai suderinti koduotuvus, kad, pavyzdžiui, šuns vaizdas ir frazė „auksaspalvis retriveris“ vektorinėje erdvėje būtų arti vienas kito.
Kai užklausos apima vaizdo ar garso elementus, multimodalinė RAG sistema akivaizdžiai pranoksta tik teksto sistemas, nes gali tiesiogiai gauti atitinkamus vaizdus ar vaizdo įrašų kadrus. Grynai tekstiniams klausimams abu metodai veikia panašiai, nors tik teksto sistemos kartais pranašesnės, nes jos buvo optimizuotos ilgiau. Tokie lyginamosios analizės kaip MMVet ir WebQA rodo, kad multimodalinės sistemos greitai populiarėja, tačiau tik teksto RAG sistema išlieka labai konkurencinga atliekant užduotis, kuriose daug dokumentų.
Daugiarūšio RAG naudojimas kainuoja pastebimai brangiau, nes reikia GPU išteklių vaizdo ir garso kodavimo įterpimams, taip pat papildomos saugyklos netekstiniams įterpimams. Vieno vaizdo įterpimas gali apimti tūkstančius slankiojančių elementų, o vaizdo įrašas suteikia dar daugiau svorio. Tik tekstinis RAG patogiai veikia su kuklia įranga ir yra nuspėjamai keičiamo dydžio, todėl daugeliui startuolių ir vidinių įrankių tai yra biudžetą tausojantis pasirinkimas.
Rinkitės multimodalinį RAG, kai jūsų vartotojams reikia ieškoti pagal nuotrauką, užduoti klausimus apie diagramas ir schemas arba analizuoti vaizdo įrašų turinį. Šis metodas labai naudingas el. prekybos platformoms, medicininei diagnostikai ir kūrybiniams įrankiams. Tik tekstinis RAG puikiai tinka klientų aptarnavimo robotams, vidinei dokumentų paieškai, teisinių dokumentų analizei ir bet kokiam scenarijui, kai šaltinio medžiaga jau yra užrašyta.
Daugiarūšio srauto kūrimas reiškia kelių išankstinio apdorojimo veiksmų koordinavimą, skirtingų failų formatų tvarkymą ir tarprūšinio paieškos klaidų derinimą. Tik tekstinis RAG naudojasi brandžiomis struktūromis, tokiomis kaip „LangChain“, „LlamaIndex“, ir daugybe mokomųjų vaizdo įrašų, kurie paverčia sąranką savaitgalio projektu. Daugiarūšiai įrankiai sparčiai vystosi, o tokios bibliotekos kaip „LlamaIndex“ prideda vietinį daugiarūšio formato palaikymą, tačiau mokymosi kreivė išlieka statesnė.
Multimodalinis RAG visada pranoksta tik tekstinį RAG.
Grynai tekstinėms užklausoms tekstinė RAG sistema dažnai atitinka arba pranoksta multimodalines sistemas, nes ji buvo optimizuota ilgiau ir išvengia tarpmodalinio triukšmo. Multimodalinės RAG sistemos pranašumas pasireiškia tik tada, kai užklausa arba šaltinio duomenys iš tikrųjų apima netekstinį turinį.
Tik tekstinis RAG tampa nebeaktualus.
Tik tekstą rodantis RAG išlieka daugelio gamybinių dirbtinio intelekto programų pagrindiniu įrankiu 2026 m., ypač klientų aptarnavimo, dokumentų paieškos ir teisinių tyrimų srityse. Multimodalinis RAG sparčiai auga, tačiau dar toli gražu nepakeitė tik tekstą rodančių sistemų visuotinai.
Multimodalinis RAG gali puikiai suprasti bet kokį vaizdą ar vaizdo įrašą.
Multimodalinis RAG vis dar labai priklauso nuo pagrindinių vaizdo ir garso modelių kokybės. Prastas vaizdo išankstinis apdorojimas, mažos skiriamosios gebos įvesties duomenys arba konkrečiai sričiai skirtas turinys, pvz., medicininiai nuskaitymai, gali gerokai sumažinti paieškos tikslumą.
Perėjimas nuo tekstinio į multimodalinį RAG yra paprastas atnaujinimas.
Atnaujinimui reikalingi nauji kodavimo įrenginiai, skirtingos vektorių saugyklos, atnaujintos skaidymo į fragmentus strategijos ir dažnai visiškai permąstyti dokumentų apdorojimo būdus. Daugelis komandų nepakankamai įvertina inžinerines pastangas.
Multimodaliniam RAG visai nereikia teksto.
Beveik kiekviena multimodalinė RAG sistema vis dar remiasi tekstu kaip pagrindiniu išvesties formatu ir dažnai naudoja vaizdų tekstinius aprašymus, kad pagerintų paiešką. Grynas vaizdo po vaizdo paieška be jokio teksto komponento praktikoje yra retas.
Rinkitės multimodalinį RAG, kai jūsų duomenyse yra vaizdų, garso ar vaizdo įrašų ir jūsų vartotojai tikisi užklausų šiais formatais. Dokumentais pagrįstoms programoms, kur paprastumas, mažesnės išlaidos ir brandi ekosistema yra svarbesni nei netekstinio turinio tvarkymas, rinkitės tik tekstinį RAG.
„DeepSeek V4“ yra kylantis atvirojo svorio didelių kalbų modelis, sukurtas Kinijos dirbtinio intelekto laboratorijoje, o GPT-4 klasės modeliai nurodo „OpenAI“ flagmanines uždarojo kodo sistemas. Šiame palyginime nagrinėjama jų architektūra, galimybės, kainos, prieinamumas ir našumas realiame pasaulyje, siekiant padėti kūrėjams ir įmonėms išmintingai pasirinkti.
„Google“ paieška yra plataus masto žiniatinklio indeksavimo variklis, kurį dauguma žmonių naudoja kasdien, o „Knowledge Graph Search“ yra „Google“ struktūrizuotų objektų duomenų bazė, kurioje pateikiami tiesioginiai atsakymai ir informacijos skydeliai. Supratimas, kuo jie skiriasi, padeda paaiškinti, kodėl kai kurios užklausos pateikia išsamius faktus, o kitos – tradicines mėlynas nuorodas.
„Google“ paieškos algoritmas reitinguoja milijardus tinklalapių, naudodamas mašininį mokymąsi ir šimtus signalų, o supaprastinti klasių modeliai perteikia dirbtinio intelekto koncepcijas į lengvai mokomas, prieinamas sistemas. Viena sistema veikia planetos mastu gamyboje; kita tarnauja kaip pedagoginis tiltas mokiniams, mokantis, kaip iš tikrųjų veikia dirbtinis intelektas.
„Vienas su vienu“ atitikimo metodas kiekvienam pagrindiniam objektui priskiria vieną numatomą langelį, o „daugelis su vienu“ atitikimo metodas leidžia kelias prognozes suderinti su vienu taikiniu. Abi strategijos formuoja tai, kaip šiuolaikiniai detektoriai, tokie kaip DETR ir „Faster R-CNN“, mokosi lokalizuoti objektus, kiekvienas iš jų turi skirtingus kompromisus tikslumo, mokymo stabilumo ir pasikartojančių aptikimų tvarkymo srityse.
A/B testavimas modeliuose nukreipia srautą tarp konkuruojančių modelio versijų, kad būtų galima įvertinti realų našumą, o diegiant vieną modelį visiems vartotojams pateikiamas vienas modelis. Komandos renkasi iš jų pagal rizikos toleranciją, srauto kiekį ir statistinio patvirtinimo poreikį prieš visišką diegimą.
