Günlük ve haftalık bültenlerimize katılın; sektördeki en son güncellemeler ve özel içerikler için AI kapsamımızdan faydalanın. Daha Fazla Bilgi Alın
Şirketler çok modlu retrieval augmented generation (RAG) ile denemelere başladıkça, çok modlu gömme (embedding) sağlayıcıları, görsel ve videolar için gömme sürecine başlayan işletmelere küçük adımlarla başlamalarını öneriyor.
Çok Modlu RAG Nedir?
Çok modlu RAG, metin, görüntü veya video gibi çeşitli dosya türlerini kullanarak bilgi sunabilen bir modeldir. Bu model, verileri sayısal temsillere dönüştüren gömme modellerine dayanır. Tüm dosya türlerini işleyebilen gömmeler, şirketlerin finansal grafiklerden, ürün kataloglarına ya da sahip oldukları herhangi bir bilgilendirici videodan bilgi bulmalarını sağlar ve böylece daha bütünsel bir bakış açısı sunar.
Veri Hazırlığı Ön Planda
Multimodal RAG sistemine görüntü eklemeye başlamadan önce, bu görüntülerin ön işleme tabi tutulması gerekir. Görüntüler, tüm ölçülerin tutarlı olması için yeniden boyutlandırılabilirken, düşük çözünürlüklü fotoğrafların önemli detaylarını kaybetmemek amacıyla iyileştirilmesi veya çok yüksek çözünürlüklü görüntülerin ise işlem süresini zorlamamak için kalitesinin düşürülmesi gerekebilir.
Multimodal Gömme Modellerinin Faydaları
Çoğu RAG sistemi genellikle metin verileri ile çalışırken, çok modlu veri aramanın popülaritesi artmaktadır. Gömme sistemleri, ayrı RAG sistemleri ve veritabanları kurmalarını gerektirdiği için karışık modül aramaları önlenememektedir.
Cohere şirketinin güncellediği Embed 3 modeli, işletmelerin çok modlu RAG için daha iyi verileri nasıl hazırlayacaklarına dair önemli bilgiler sunuyor. Blog yazısında, “Kaynakları çok modlu gömme sistemlerine ayırmadan önce, daha sınırlı ölçekte test yapmak iyi bir fikir,” diyor Cohere çözüm mimarı Yann Stoneman. Bu yaklaşım, modelin performansını değerlendirmek ve gerektiğinde ayarlamalar yapmak için önemli bir başlangıç sağlar.
Sonuç olarak, çok modlu RAG sistemleri, şirketlerin sahip olduğu farklı veri türlerini kullanarak daha etkileşimli ve verimli bilgi arama süreçleri sunar.