Multimodal RAG-utveckling: Kombination av vektor- och grafsökning
RAG är inte längre enbart textbaserat. I början av 2026 kommer den starkaste utvecklingen från multimodala system som kombinerar vektorsimilaritet med grafrelationer för att förbättra noggrannhet och spårbarhet.
Signaler från fältet
- Enhetlig hämtning över text, bilder och ljud.
- Hybridrankning som blandar vektorscore med grafkonnektivitet.
- Hämtkvalitet behandlas som en förstklassig produktmetrik.
Tekniska noteringar
- Multi-embeddingstrategi: separata embeddings per modalitet med delad anpassning.
- Chunking-tekniker: regionsbaserade chunks för bilder, semantiska chunks för text.
- Hybridhämtning: berika vektorresultat med grafbaserade relationer.
- Källtransparens: citeringar och proveniens som centrala UX‑element.
Produktpåverkan
- Mer exakta svar genom bredare kontext.
- Bättre utforskning via relationskartor och kunskapsgrafer.
- Starkare företagssökning över olika kunskapstillgångar.
Implementeringstips
- Klassificera datamodaliteter tidigt och testa embeddingval oberoende.
- Bygg ett enkelt A/B‑utvärderingsset för hybridhämtning.
- Placera citeringar i centrum av användarupplevelsen.
Sammanfattning
Multimodal RAG håller på att bli en grundläggande kapacitet. Kombinationen av vektor- och grafsökning lyfter företagsupptäckt till en ny nivå under 2026.