Desarrollos de RAG Multimodal: Combinando Búsqueda Vectorial y por Grafos
RAG ya no es exclusivamente basado en texto. A inicios de 2026, el mayor impulso proviene de sistemas multimodales que combinan similitud vectorial con relaciones en grafos para mejorar la precisión y la trazabilidad.
Señales del Campo
- Recuperación unificada entre texto, imágenes y audio.
- Ranking híbrido que combina la puntuación vectorial con la conectividad del grafo.
- La calidad de la recuperación se trata como una métrica de producto de primera clase.
Notas Técnicas
- Estrategia multi-embeddings: embeddings separados por modalidad con alineación compartida.
- Técnicas de chunking: chunks basados en regiones para imágenes, chunks semánticos para texto.
- Recuperación híbrida: enriquecer los resultados vectoriales con relaciones basadas en grafos.
- Transparencia de fuentes: citas y procedencia como elementos centrales de la experiencia de usuario.
Impacto en el Producto
- Respuestas más precisas gracias a un contexto más amplio.
- Mejor exploración mediante mapas de relaciones y grafos de conocimiento.
- Búsqueda empresarial más sólida a través de activos de conocimiento diversos.
Consejos de Implementación
- Clasificar las modalidades de datos temprano y probar las opciones de embeddings de manera independiente.
- Construir un conjunto simple de evaluación A/B para recuperación híbrida.
- Colocar las citas en el centro de la experiencia del usuario.
Resumen
RAG multimodal se está convirtiendo en una capacidad base. La fusión de búsqueda vectorial y por grafos está elevando el descubrimiento empresarial a un nuevo nivel en 2026.