Sviluppi del RAG Multimodale: Combinare Ricerca Vettoriale e Grafica
Il RAG non è più basato esclusivamente sul testo. All’inizio del 2026, il maggiore slancio proviene da sistemi multimodali che combinano similarità vettoriale e relazioni grafiche per migliorare accuratezza e tracciabilità.
Segnali dal Campo
- Recupero unificato tra testo, immagini e audio.
- Ranking ibrido che combina il punteggio vettoriale con la connettività del grafo.
- Qualità del retrieval trattata come metrica di prodotto di prima classe.
Note Tecniche
- Strategia multi-embedding: embedding separati per ogni modalità con allineamento condiviso.
- Tecniche di chunking: chunk basati su regioni per le immagini, chunk semantici per il testo.
- Retrieval ibrido: arricchire i risultati vettoriali con relazioni basate su grafi.
- Trasparenza delle fonti: citazioni e provenienza come elementi centrali della UX.
Impatto sul Prodotto
- Risposte più accurate grazie a un contesto più ampio.
- Migliore esplorazione tramite mappe di relazioni e knowledge graph.
- Ricerca enterprise più robusta su asset di conoscenza eterogenei.
Suggerimenti di Implementazione
- Classificare presto le modalità dei dati e testare indipendentemente le scelte di embedding.
- Costruire un semplice set di valutazione A/B per il retrieval ibrido.
- Porre le citazioni al centro dell’esperienza utente.
Sintesi
Il RAG multimodale sta diventando una capacità di base. La fusione tra ricerca vettoriale e grafica sta portando la discovery enterprise a un nuovo livello nel 2026.