آخرین بروزرسانی در ۲۴ آبان ۱۴۰۳ توسط Dr.Arman
در دنیای امروز که اطلاعات به صورت متن، تصویر، صدا و ویدئو در دسترس است، Multimodal RAG یکی از فناوری‌های نوینی است که در این زمینه به سرعت در حال رشد است. این فناوری به شرکت‌ها امکان می‌دهد تا از انواع مختلف داده‌ها برای بازیابی اطلاعات و تولید محتوا استفاده کنند و دید جامع‌تری از داده‌های خود به دست آورند.
Multimodal RAG چیست؟
این متد، یک رویکرد پیشرفته در بازیابی و تولید اطلاعات است که از قدرت چندین نوع محتوا، عمدتاً متن و تصویر، بهره می‌برد. برخلاف سیستم‌های RAG سنتی که تنها بر متن تمرکز دارند، Multimodal RAG از اطلاعات متنی و بصری برای فراهم کردن یک پایه جامع‌تر و غنی‌تر برای تولید پاسخ‌ها استفاده می‌کند.
در این سیستم، مدل‌های تعبیه‌سازی چندوجهی داده‌ها را به نمایه‌های عددی تبدیل می‌کنند که توسط مدل‌های هوش مصنوعی قابل فهم هستند. این نمایه‌ها به سیستم اجازه می‌دهند تا اطلاعات را از منابع مختلف مانند نمودارهای مالی، کاتالوگ‌های محصولات یا هر ویدئوی اطلاعاتی دیگری استخراج کند و دید جامع‌تری از سازمان را ارائه دهد.
اهمیت Multimodal RAG
اهمیت این متد در دنیای امروز غیرقابل انکار است. در جهانی که به طور فزاینده‌ای بصری است، بسیاری از اسناد، از مقالات تحقیقاتی گرفته تا گزارش‌های تجاری، حاوی ترکیبی از متن، تصاویر، نمودارها و جداول هستند. با ادغام عناصر بصری در فرآیند بازیابی و تولید، سیستم‌های Multimodal RAG می‌توانند:
- ظرافت‌هایی را که در تحلیل صرفاً متنی از دست می‌روند، به دست آورند.
- پاسخ‌هایی دقیق‌تر و مرتبط‌تر ارائه دهند.
- درک مفاهیم پیچیده را از طریق کمک‌های بصری افزایش دهند.
- کیفیت و عمق محتوای تولید شده را بهبود بخشند.
چالش‌های پیاده‌سازی Multimodal RAG
هرچند Multimodal RAG امکانات فراوانی را فراهم می‌کند، اما پیاده‌سازی آن بدون چالش نیست. برخی از این چالش‌ها عبارتند از:
آماده‌سازی داده‌ها
یکی از مهم‌ترین مراحل در پیاده‌سازی Multimodal RAG، آماده‌سازی داده‌هاست. تصاویر باید به گونه‌ای پیش‌پردازش شوند که مدل تعبیه‌سازی بتواند به خوبی آن‌ها را بخواند. این شامل:
- تغییر اندازه تصاویر برای ایجاد اندازه‌ای یکسان و هماهنگ.
- بهبود تصاویر با رزولوشن پایین تا جزئیات مهم از بین نرود.
- کاهش کیفیت تصاویر با رزولوشن بالا تا زمان پردازش کاهش یابد.
- علاوه بر این، سیستم باید قادر باشد تا نشانی‌های تصاویر (مانند URLها یا مسیر فایل‌ها) را در کنار داده‌های متنی پردازش کند.
عملکرد مدل‌های تعبیه‌سازی
عملکرد مدل‌های تعبیه‌سازی در Multimodal RAG بسیار مهم است. این مدل‌ها باید بتوانند تفاوت‌های ظریف و تغییرات در تصاویر را تشخیص دهند. در برخی صنایع، مدل‌ها ممکن است نیاز به “آموزش اضافی” داشته باشند تا جزئیات دقیق و تغییرات در تصاویر را درک کنند. به عنوان مثال، در کاربردهای پزشکی، اسکن‌های رادیولوژی یا تصاویر سلول‌های میکروسکوپی نیاز به سیستمی تخصصی دارند که تفاوت‌های ظریف در این نوع تصاویر را بفهمد.
مدیریت اطلاعات در چندین وجه
مدیریت اطلاعات در چندین وجه یک چالش دیگر است. باید مطمئن شد که نمایه‌سازی اطلاعات در سراسر مودالیت‌های مختلف سازگار است. به عنوان مثال، اگر با یک سند کار می‌کنید، باید اطمینان حاصل کنید که نمایه‌سازی معنایی یک نمودار با نمایه‌سازی معنایی متنی که همان نمودار را توضیح می‌دهد، هماهنگ است.
راهبردهای پیاده‌سازی Multimodal RAG
برای پیاده‌سازی یک سیستم Multimodal RAG، چندین راهبرد وجود دارد که هر کدام مزایا و معایب خود را دارند.
تعبیه‌سازی و بازیابی مشترک
در این راهبرد، از مدل‌هایی مانند CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) یا ALIGN (A Large-scale ImaGe and Noisy-text embedding) برای ایجاد تعبیه‌های یکپارچه برای هر دو متن و تصویر استفاده می‌شود. سپس با استفاده از ابزارهایی مانند FAISS یا Annoy، جستجوی نزدیک‌ترین همسایگان برای بازیابی کارآمد انجام می‌شود. در مرحله تولید پاسخ نهایی، از مدل‌های زبان چندوجهی مانند LLaVA، Pixtral 12B، GPT-4V یا Qwen-VL استفاده می‌شود که می‌توانند به صورت همزمان متن و تصویر را پردازش کنند.
تبدیل تصویر به متن
در این روش، از مدل‌هایی مانند LLaVA یا FUYU-8b برای تولید خلاصه‌هایی از تصاویر استفاده می‌شود. سپس از مدل‌های تعبیه‌سازی مبتنی بر متن مانند Sentence-BERT برای ایجاد تعبیه‌های هر دو متن اصلی و کپشن‌های تصاویر استفاده می‌شود. در نهایت، چانک‌های متنی به یک LLM برای ترکیب و تولید پاسخ نهایی ارسال می‌شوند.
بازیابی ترکیبی با دسترسی به تصاویر خام
در این راهبرد، از یک مدل زبان چندوجهی برای تولید خلاصه‌های متنی از تصاویر استفاده می‌شود. سپس این خلاصه‌ها همراه با تصاویر خام در یک پایگاه داده برداری مانند Chroma یا Milvus ذخیره می‌شوند. در مرحله تولید پاسخ، از مدل‌های چندوجهی مانند Pixtral 12B، LLaVA، GPT-4V یا Qwen-VL استفاده می‌شود که می‌توانند به صورت همزمان متن و تصاویر خام را پردازش کنند.
پیاده‌سازی عملی با استفاده از ابزارهای موجود
در این بخش، به بررسی یک رویکرد عملی برای پیاده‌سازی Multimodal RAG با استفاده از ترکیبی از ابزارهای پیشرفته می‌پردازیم:
- Unstructured: برای پارس کردن تصاویر، متن و جداول از فرمت‌های مختلف اسناد، از جمله PDF.
- LLaVA با استفاده از vLLM: این تنظیمات از موتور سروینگ vLLM استفاده می‌کند و از مدل زبان تصویری LLaVA برای خلاصه‌سازی متن/جدول و وظایف چندوجهی مانند خلاصه‌سازی تصویر و تولید پاسخ از ورودی‌های متنی و بصری یکپارچه بهره می‌برد. اگرچه ممکن است پیشرفته‌ترین مدل نباشد، LLaVA بسیار کارآمد و از نظر محاسباتی کم‌هزینه است.
- Chroma DB: به عنوان پایگاه داده برداری برای ذخیره چانک‌های متن، خلاصه‌های جدول و خلاصه‌های تصویر همراه با تصاویر خام. با ویژگی MultiVector Retriever خود، یک سیستم ذخیره‌سازی و بازیابی قوی برای سیستم چندوجهی ما فراهم می‌کند.
- LangChain: به عنوان ابزار ارکستراسیون برای یکپارچه‌سازی یکپارچه این اجزا.
با ترکیب این ابزارها، می‌توان سیستمی قوی برای Multimodal RAG ایجاد کرد که می‌تواند انواع اسناد را پردازش کند، خلاصه‌های با کیفیت بالا تولید کند و پاسخ‌های جامعی ارائه دهد که از اطلاعات متنی و بصری بهره می‌برند.
چالش‌های پردازش داده‌های چندوجهی
برای پردازش داده‌های چندوجهی، باید به چالش‌های خاصی توجه کرد:
- تفکیک تصاویر و متن:
اولین گام، استخراج و تمیز کردن داده‌ها برای جدا کردن تصاویر و متن است. سپس می‌توان هر یک از این مودالیت‌ها را به صورت جداگانه پردازش کرد تا در نهایت در یک پایگاه داده برداری ذخیره شوند. - طبقه‌بندی تصاویر:
با استفاده از یک مدل زبان چندوجهی، می‌توان تصاویر را بر اساس نوع آن‌ها طبقه‌بندی کرد، مثلاً تصاویر حاوی نمودارها یا تصاویر دیگر. بر اساس این طبقه‌بندی، می‌توان از مدل‌های مناسب برای استخراج اطلاعات استفاده کرد. - تعبیه‌سازی متن دراسناد:
برای دستیابی به بهترین عملکرد در RAG، می‌توان از تکنیک‌های مختلف تقسیم متن استفاده کرد. برای سادگی، می‌توان هر پاراگراف را به عنوان یک چانک ذخیره کرد.
آینده Multimodal RAG و کاربردهای آن
سیستم‌های Multimodal RAG نشان‌دهنده پیشرفتی بزرگ در بازیابی و پردازش اطلاعات هستند. این فناوری درهای جدیدی را برای بهبود فرآیندهای تصمیم‌گیری در بخش‌های مختلف باز می‌کند، از مراقبت‌های بهداشتی و مالی تا آموزش و سیستم‌های خودکار.
با نگاهی به آینده، انتظار می‌رود که ادغام بیشتر انواع داده‌ها و بهبود قابلیت‌های پردازش در زمان واقعی را شاهد باشیم. با توسعه این سیستم‌ها، آن‌ها وعده می‌دهند که نحوه تعامل و بهره‌برداری از اطلاعات را متحول کنند و راه را برای راه‌حل‌های هوش مصنوعی شهودی‌تر و قدرتمندتر هموار کنند. Multimodal RAG تنها یک پیشرفت فناوری نیست؛ بلکه تحولی در نحوه فهم و استفاده از اطلاعات گسترده‌ای است که در اختیار داریم.
نتیجه‌گیری
در نهایت، Multimodal RAG فرصتی بی‌نظیر برای سازمان‌هاست تا از انواع داده‌های موجود بهره‌برداری کنند و به نتایجی دقیق‌تر و کارآمدتر دست یابند. با توسعه بیشتر این فناوری، انتظار می‌رود که نقش آن در صنایع مختلف بیش از پیش پررنگ شود.
کسب‌وکارهایی که می‌توانند قابلیت‌های چندوجهی را در عملیات اصلی و ابزارهای فناوری خود ادغام کنند، برای گسترش خدمات و پیشنهادات هوش مصنوعی خود بهتر مجهز هستند. Multimodal RAG راه را برای تصمیم‌گیری‌های بهتر، درک عمیق‌تر از داده‌ها و در نهایت، موفقیت‌های بزرگ‌تر هموار می‌کند.
مطالب مرتبط