Развитие мультимодального RAG: сочетание векторного и графового поиска

RAG больше не ограничивается только текстом. В начале 2026 года наибольший импульс дают мультимодальные системы, которые объединяют векторное сходство с графовыми связями для улучшения точности и отслеживаемости.

Сигналы из практики

• Унифицированный поиск по тексту, изображениям и аудио.
• Гибридный ранжирующий подход, сочетающий векторный скор с графовой связностью.
• Качество извлечения рассматривается как ключевая продуктовая метрика.

Технические заметки

• Мультивекторная стратегия: отдельные эмбеддинги для каждой модальности с общей выравнивающей моделью.
• Техники чанкинга: региональные чанки для изображений, семантические — для текста.
• Гибридный поиск: обогащение векторных результатов графовыми связями.
• Прозрачность источников: цитирование и происхождение данных как центральные элементы UX.

Влияние на продукт

• Более точные ответы благодаря расширенному контексту.
• Улучшенная навигация через карты связей и графы знаний.
• Усиленный корпоративный поиск по разнообразным информационным активам.

Рекомендации по внедрению

• Раннее определение модальностей данных и независимое тестирование вариантов эмбеддингов.
• Создание простого A/B-набора для оценки гибридного поиска.
• Размещение цитат и источников в центре пользовательского опыта.

Резюме

Мультимодальный RAG становится базовой возможностью. Слияние векторного и графового поиска выводит корпоративное обнаружение знаний на новый уровень в 2026 году.