Multimodale RAG‑ontwikkelingen: vector- en graafzoekopdrachten combineren

RAG is niet langer puur tekstgebaseerd. Begin 2026 komt de sterkste vooruitgang van multimodale systemen die vectorsimilariteit combineren met graafrelaties om nauwkeurigheid en traceerbaarheid te verbeteren.

Signalen uit het veld

• Geünificeerde retrieval over tekst, afbeeldingen en audio.
• Hybride ranking die vectorscore combineert met graafconnectiviteit.
• Retrievalkwaliteit behandeld als een eersteklas productmetric.

Technische notities

• Multi-embeddingstrategie: afzonderlijke embeddings per modaliteit met gedeelde afstemming.
• Chunkingtechnieken: regiogebaseerde chunks voor afbeeldingen, semantische chunks voor tekst.
• Hybride retrieval: verrijk vectorresultaten met graafgebaseerde relaties.
• Brontransparantie: citaties en herkomst als kernonderdelen van de UX.

Productimpact

• Nauwkeurigere antwoorden door bredere context.
• Betere verkenning via relatiekaarten en kennismodellen.
• Sterkere enterprise search over diverse kennisassets.

Implementatietips

• Classificeer datamodaliteiten vroeg en test embeddingkeuzes onafhankelijk.
• Bouw een eenvoudige A/B‑evaluatieset voor hybride retrieval.
• Plaats citaties centraal in de gebruikerservaring.

Samenvatting

Multimodale RAG wordt een basisfunctionaliteit. De fusie van vector- en graafzoektechnieken tilt ondernemingsgerichte discovery in 2026 naar een hoger niveau.