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マルチモーダル RAG(MMRAG)
テキスト、画像、音声、動画、構造化データのソースを扱い、統合する検索拡張生成
複雑さ: high知識検索（RAG）
30秒でわかる概要
- 概要
- 整合させた埋め込みを用いてテキスト、画像、音声、動画、構造化データを検索して組み合わせ、生成をマルチモーダルな根拠に基づかせます。
- 使いどころ
- スキャン画像とテキストを併用する医療診断や、ドキュメントとスクリーンショットを併用するデザインレビューのように、多様なメディアに根拠を置いた回答が求められる課題。
- 注意点
- モダリティ間の埋め込みの整合は脆弱です。空間がずれていると検索が特定のモダリティに偏り、真の融合を必要とする回答の質が落ちます。
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マルチモーダル RAG: 概要
テキスト、画像、音声、動画、構造化データのソースを扱い、統合する検索拡張生成
- Cross-modal retrieval
- Multimodal embedding alignment
- Unified representation spaces
- Content type adaptation
- Cross-modal reasoning
- Integrated generation
The Agent Architect
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参考文献
このパターンの根拠となる論文、仕様、リポジトリです。
- 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
このカタログを作ったエンジニアが担当
エージェント構成をレビューします
このページが扱うのは1つのパターンです。実際のシステムは数十を組み合わせて動き、障害の多くはその繋ぎ目で起きます。カタログの288パターンに照らして設計全体をレビューします。アーキテクチャ、信頼性、評価、コストまで、指摘ごとに対応するパターンを示します。
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