Новые способы использования и оптимизации многомодальной системы RAG для промышленных приложений

Мультимодальная система RAG для промышленности

Технология Мультимодального Извлечения и Генерации (RAG) открывает новые возможности для применения искусственного интеллекта (ИИ) в производстве, инженерии и обслуживании. Эти области требуют работы с документами, которые содержат сложный текст и изображения, такие как руководства, технические схемы и диаграммы.

Преимущества мультимодальных систем

Системы ИИ, способные интерпретировать как текст, так и визуальные данные, могут значительно улучшить точность и эффективность выполнения сложных задач. Это особенно актуально, когда визуальные элементы важны для понимания инструкций или конфигураций.

Проблемы традиционных систем

Традиционные языковые модели часто не обладают достаточными знаниями в узкоспециализированных областях и имеют ограничения в обработке мультимодальных данных. Это может привести к ошибкам или недоразумениям в ответах. Например, модели, работающие только с текстом, могут не распознать важные визуальные элементы, что критично для технических задач.

Решение от LMU Мюнхена и Siemens

Исследователи из LMU Мюнхена, совместно с Siemens, разработали мультимодальную RAG-систему, которая решает эти проблемы в промышленных условиях. Их решение использует две модели: GPT-4 Vision и LLaVA, которые обрабатывают визуальные данные с помощью мультимодальных эмбеддингов и текстовых аннотаций.

Как работает система

Система RAG интегрирует текстовые и визуальные данные для повышения точности ответов. Используются два подхода:

Мультимодальные эмбеддинги: связывают текст и изображения в едином векторном пространстве.
Текстовые аннотации изображений: преобразуют визуальные данные в описательный текст, хранящийся вместе с текстовой информацией.

Результаты и преимущества

Предложенная система показала значительное улучшение в обработке сложных промышленных запросов. Точность ответов увеличилась на 80% при использовании изображений вместе с текстом. Метод текстовых аннотаций оказался особенно эффективным, обеспечивая высокую релевантность контекста.

Возможности для бизнеса

Интеграция мультимодальной RAG-системы может значительно повысить производительность ИИ в областях, требующих интерпретации визуальных и текстовых данных. Это открывает новые возможности для автоматизации и оптимизации бизнес-процессов.