Desenvolvimentos em RAG Multimodal: Combinando Busca Vetorial e Busca por Grafos
RAG deixou de ser exclusivamente baseado em texto. No início de 2026, o maior impulso vem de sistemas multimodais que combinam similaridade vetorial com relações em grafos para melhorar a precisão e a rastreabilidade.
Sinais do Campo
- Recuperação unificada entre texto, imagens e áudio.
- Ranqueamento híbrido que combina pontuação vetorial com conectividade em grafos.
- Qualidade da recuperação tratada como um métrico de produto de primeira classe.
Notas Técnicas
- Estratégia de múltiplos embeddings: embeddings separados por modalidade com alinhamento compartilhado.
- Técnicas de chunking: chunks baseados em regiões para imagens, chunks semânticos para texto.
- Recuperação híbrida: enriquecer resultados vetoriais com relações baseadas em grafos.
- Transparência de fontes: citações e proveniência como elementos centrais de UX.
Impacto no Produto
- Respostas mais precisas por meio de um contexto mais amplo.
- Melhor exploração via mapas de relacionamento e grafos de conhecimento.
- Busca corporativa mais robusta entre diversos ativos de conhecimento.
Dicas de Implementação
- Classifique as modalidades de dados cedo e teste escolhas de embeddings de forma independente.
- Construa um conjunto simples de avaliação A/B para recuperação híbrida.
- Coloque as citações no centro da experiência do usuário.
Resumo
RAG multimodal está se tornando uma capacidade básica. A fusão de busca vetorial e busca por grafos está elevando a descoberta corporativa a um novo nível em 2026.