Multimodal RAG-utviklinger: Kombinering av vektor- og grafsøk
RAG er ikke lenger kun tekstbasert. Tidlig i 2026 kommer den sterkeste framdriften fra multimodale systemer som kombinerer vektorsimilaritet med grafforhold for å forbedre nøyaktighet og sporbarhet.
Signalene fra feltet
- Enhetlig gjenfinning på tvers av tekst, bilder og lyd.
- Hybridrangering som blander vektorscore med grafkonnektivitet.
- Kvalitet på gjenfinning behandles som en førsteklasses produktmåling.
Tekniske notater
- Multi-embedding-strategi: separate embeddings per modalitet med delt justering.
- Chunking-teknikker: regionsbaserte chunks for bilder, semantiske chunks for tekst.
- Hybrid gjenfinning: berik vektorresultater med grafbaserte relasjoner.
- Kildetransparens: sitater og proveniens som sentrale UX-elementer.
Produkteffekt
- Mer presise svar gjennom bredere kontekst.
- Bedre utforskning via relasjonskart og kunnskapsgrafer.
- Sterkere virksomhetssøk på tvers av mangfoldige kunnskapsressurser.
Implementeringstips
- Klassifiser datamodaliteter tidlig og test embedding-valg uavhengig.
- Bygg et enkelt A/B-evalueringssett for hybrid gjenfinning.
- Plasser sitater i sentrum av brukeropplevelsen.
Oppsummering
Multimodal RAG er i ferd med å bli en grunnleggende kapasitet. Fusjonen av vektor- og grafsøk løfter oppdagelse i virksomheter til et nytt nivå i 2026.