Systèmes de Génération Augmentée par Récupération Multimodale (RAG) 🚀

Bonjour à tous,

Dans ce bulletin, nous allons explorer les systèmes de Génération Augmentée par Récupération Multimodale (RAG), une technique innovante qui combine les méthodes de récupération avec les grands modèles de langage pour améliorer les réponses des modèles d’IA.

Qu’est-ce que le RAG ?

Le RAG est une technique qui associe les méthodes de récupération avec les grands modèles de langage pour enrichir les réponses. En récupérant les documents ou le texte appropriés à partir d’une base de connaissances externe, le modèle de langage peut utiliser ces données pour générer des résultats plus précis et factuels 📚.

RAG Multimodale

Classiquement, le RAG fonctionne uniquement avec des données textuelles. Cependant, de nouveaux modèles ont été développés pour permettre des fonctions multimodales, intégrant des images, de l’audio et du texte 📸🎧.

Extraction et Embeddings

Les systèmes RAG multimodaux utilisent des techniques d’extraction pour extraire des images et du texte de documents comme les PDFs. Des modèles tels que CLIP sont utilisés pour générer des embeddings d’images, tandis que des modèles comme Whisper transcrivent l’audio en texte et SentenceTransformer génère des embeddings pour le texte 🔄.

Stockage et Recherche

Les embeddings sont stockés dans une base de connaissances multimodale, permettant de rechercher des informations pertinentes basées sur des requêtes. Cette approche utilise des vecteurs de similarité pour retrouver les éléments les plus pertinents dans la base de connaissances 🔍.

Génération de Réponses

Enfin, les modèles de langage multimodaux comme Qwen-VL génèrent des réponses en utilisant les informations récupérées, combinant texte, images et autres modalités pour produire des réponses complètes et précises 💬.

Nous espérons que ces informations vous ont été utiles. N’hésitez pas à nous contacter pour plus de détails ou pour explorer comment ces technologies peuvent être intégrées dans vos projets.

Cordialement,

Votre équipe