LLM - 멀티모달 AI - OpenSearch에서 멀티모달 문서 검색 벤치마킹

https://opensearch.org/blog/benchmarking-multimodal-document-search-in-opensearch-three-approaches-compared/

 

이 기술 블로그 글은 오픈서치(OpenSearch) 환경에서 텍스트와 이미지가 결합된 복합 문서의 검색 성능을 극대화하기 위한 세 가지 핵심 전략을 비교 분석합니다. 시각적 요소가 풍부한 문서에서 최상의 정확도를 제공하는 ColPali 후기 상호작용 방식, 속도와 품질의 균형을 맞춘 모달리티 인식 임베딩, 그리고 가장 단순한 텍스트 전용 청킹 기법을 정밀하게 벤치마킹합니다. 실험 결과, 시각 정보를 직접 처리하는 모델이 검색 품질은 압도적으로 높지만 지연 시간(Latency) 측면에서는 비용이 더 발생한다는 상충 관계(Trade-off)를 명확히 보여줍니다. 궁극적으로 이 자료는 사용자의 데이터 특성과 시스템 요구 사항에 따라 가장 적합한 멀티모달 검색 아키텍처를 선택할 수 있도록 체계적인 가이드라인을 제공하는 데 목적이 있습니다.