LLM - 검색 증강 생성 (RAG) - 멀티모달 임베딩과 RAG 구축 가이드

https://weaviate.io/blog/multimodal-guide

https://github.com/weaviate/recipes/blob/main/weaviate-features/model-providers/google/multimodal_pdf_rag_gemini.ipynb

 

텍스트를 넘어 이미지, 오디오, 비디오를 데이터의 본래 형태 그대로 처리하는 멀티모달 임베딩과 RAG(검색 증강 생성) 시스템의 혁신적인 활용법을 소개합니다. 저자는 기존의 텍스트 변환 방식이 데이터 고유의 맥락과 질감을 손실시킨다고 지적하며, 서로 다른 매체를 공통된 벡터 공간에 매핑하여 형식에 구애받지 않고 정보를 검색하는 원리를 설명합니다. 특히 대조 학습을 통해 모델이 다양한 데이터 간의 의미적 연관성을 학습하는 과정을 다루고, 효과적인 시스템 구축을 위한 청킹 전략과 차원 최적화 등 실무적인 설계 지침을 제시합니다. 구체적으로는 대본 없는 오디오 검색, 시각적 레이아웃을 보존한 PDF 분석, 비디오 내 특정 장면 탐색이라는 세 가지 실무 사례를 통해 멀티모달 기술이 실제 문제 해결에 기여하는 방식을 구체화합니다. 결론적으로 이 텍스트는 데이터의 원형을 유지하면서도 정교한 의미 기반 검색을 구현하려는 개발자들을 위한 포괄적인 실용 가이드 역할을 수행합니다.