Багатомодальні розробки RAG: поєднання векторного та графового пошуку

RAG більше не є суто текстовим. На початку 2026 року найсильніший імпульс виходить від багатомодальних систем, які поєднують векторну подібність із графовими зв’язками, щоб підвищити точність і відстежуваність.

Сигнали з практики

• Уніфікований пошук по тексту, зображеннях та аудіо.
• Гібридний рейтинг, що поєднує векторний бал із графовою зв’язністю.
• Якість отримання результатів як повноцінна продуктова метрика.

Технічні нотатки

• Стратегія багаторазового embedding: окремі embedding-и для кожної модальності зі спільним узгодженням.
• Техніки chunking: регіональні chunks для зображень, семантичні chunks для тексту.
• Гібридний пошук: збагачення векторних результатів графовими зв’язками.
• Прозорість джерел: цитування та походження як ключові елементи UX.

Вплив на продукт

• Точніші відповіді завдяки ширшому контексту.
• Краща навігація через карти зв’язків і графи знань.
• Потужніший корпоративний пошук у різнорідних інформаційних ресурсах.

Поради щодо реалізації

• Завчасно класифікуйте типи даних і окремо тестуйте вибір embedding-ів.
• Створіть простий A/B-набір для оцінювання гібридного пошуку.
• Розміщуйте цитати в центрі користувацького досвіду.

Підсумок

Багатомодальний RAG стає базовою можливістю. Поєднання векторного та графового пошуку піднімає корпоративне відкриття знань на новий рівень у 2026 році.