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RAG multimodal(MMRAG)
Génération augmentée par récupération qui gère et intègre des sources de texte, d'images, d'audio, de vidéo et de données structurées
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- Quoi
- Récupère et combine texte, images, audio, vidéo et données structurées à l'aide d'embeddings alignés, pour ancrer la génération dans des preuves multimodales.
- Quand l'utiliser
- Problèmes exigeant des réponses ancrées dans des médias variés, comme un diagnostic médical à partir d'examens d'imagerie et de texte, ou une revue de conception à partir de documents et de captures d'écran.
- Vigilance
- L'alignement des embeddings entre modalités est fragile ; des espaces mal alignés poussent la recherche à privilégier une seule modalité, ce qui dégrade les réponses nécessitant une vraie fusion.
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RAG multimodal: Vue d’ensemble
Génération augmentée par récupération qui gère et intègre des sources de texte, d'images, d'audio, de vidéo et de données structurées
- Cross-modal retrieval
- Multimodal embedding alignment
- Unified representation spaces
- Content type adaptation
- Cross-modal reasoning
- Integrated generation
The Agent Architect
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Références
Les articles, spécifications et dépôts sur lesquels repose ce modèle.
- Ask in Any Modality: A Comprehensive Survey on Multimodal Retrieval-Augmented Generation (Zhang et al., 2025)arXiv:2502.08826
- Benchmarking Retrieval-Augmented Generation in Multi-Modal Contexts (Wang et al., 2025)arXiv:2502.17297
- Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks (Lewis et al., 2020)arXiv:2005.11401
- CLIP: Learning Transferable Visual Representations From Natural Language Supervision (Radford et al., 2021)arXiv:2103.00020
- BLIP-2: Bootstrapping Language-Image Pre-training with Frozen Image Encoders (Li et al., 2023)arXiv:2301.12597
Par l’ingénieur derrière ce catalogue
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