Rozwój multimodalnego RAG: łączenie wyszukiwania wektorowego i grafowego
RAG nie jest już rozwiązaniem opartym wyłącznie na tekście. Na początku 2026 roku najsilniejszy impuls pochodzi z systemów multimodalnych, które łączą podobieństwo wektorowe z relacjami grafowymi, aby poprawić dokładność i możliwość śledzenia źródeł.
Sygnały z rynku
- Ujednolicone wyszukiwanie w tekście, obrazach i audio.
- Hybrydowe rankingowanie łączące wynik wektorowy z łącznością grafową.
- Jakość wyszukiwania traktowana jako kluczowa metryka produktowa.
Uwagi techniczne
- Strategia wielokrotnego osadzania: osobne embeddingi dla każdej modalności ze wspólnym wyrównaniem.
- Techniki chunkowania: fragmenty oparte na regionach dla obrazów, fragmenty semantyczne dla tekstu.
- Wyszukiwanie hybrydowe: wzbogacanie wyników wektorowych relacjami grafowymi.
- Transparentność źródeł: cytowania i pochodzenie jako podstawowe elementy UX.
Wpływ na produkt
- Dokładniejsze odpowiedzi dzięki szerszemu kontekstowi.
- Lepsza eksploracja dzięki mapom relacji i grafom wiedzy.
- Silniejsze wyszukiwanie korporacyjne w zróżnicowanych zasobach wiedzy.
Wskazówki dotyczące wdrożenia
- Wcześnie klasyfikuj modalności danych i testuj wybór embeddingów niezależnie.
- Zbuduj prosty zestaw A/B do oceny wyszukiwania hybrydowego.
- Umieść cytowania w centrum doświadczenia użytkownika.
Podsumowanie
Multimodalny RAG staje się standardową funkcjonalnością. Połączenie wyszukiwania wektorowego i grafowego wynosi odkrywanie informacji w przedsiębiorstwach na nowy poziom w 2026 roku.