Développements RAG Multimodaux : Combiner la Recherche Vectorielle et Graphique
Le RAG n’est plus uniquement basé sur le texte. Début 2026, le plus fort élan vient des systèmes multimodaux qui combinent la similarité vectorielle avec les relations graphiques pour améliorer la précision et la traçabilité.
Signaux du Terrain
- Recherche unifiée sur texte, images et audio.
- Classement hybride qui combine score vectoriel et connectivité graphique.
- Qualité de la recherche traitée comme un indicateur produit de premier ordre.
Notes Techniques
- Stratégie multi‑embedding : embeddings séparés par modalité avec alignement partagé.
- Techniques de chunking : chunks basés sur les régions pour les images, chunks sémantiques pour le texte.
- Recherche hybride : enrichir les résultats vectoriels avec des relations basées sur les graphes.
- Transparence des sources : citations et provenance comme éléments centraux de l’UX.
Impact Produit
- Réponses plus précises grâce à un contexte plus large.
- Meilleure exploration via des cartes de relations et des graphes de connaissances.
- Recherche entreprise renforcée à travers des actifs informationnels variés.
Conseils de Mise en Œuvre
- Classer les modalités de données tôt et tester indépendamment les choix d’embeddings.
- Construire un simple ensemble d’évaluation A/B pour la recherche hybride.
- Placer les citations au centre de l’expérience utilisateur.
Résumé
Le RAG multimodal devient une capacité de base. La fusion de la recherche vectorielle et graphique élève la découverte en entreprise à un nouveau niveau en 2026.