Weaviate Blog · 31.03.2026 ·Память и RAG

Как работают мультимодальные эмбеддинги и RAG

Как работают мультимодальные эмбеддинги и RAG

Мультимодальные эмбеддинги позволяют ИИ-системам обрабатывать и анализировать текст, изображения, аудио и видео в их нативных форматах. Это открывает новые возможности для поиска и работы с мультимодальными данными.

В новом гайде от Weaviate разбирают ключевые принципы работы мультимодальных эмбеддингов и их применение в RAG (Retrieval-Augmented Generation). Авторы объясняют, как такие эмбеддинги помогают ИИ лучше понимать и обрабатывать разнородные данные.

В статье приводятся три практических примера реализации мультимодальных эмбеддингов с использованием Weaviate и модели Gemini. Эти примеры демонстрируют, как можно интегрировать мультимодальные эмбеддинги в существующие ИИ-системы для улучшения их функциональности.

Гайд будет полезен разработчикам, которые хотят внедрить мультимодальные эмбеддинги в свои проекты. В статье подробно описаны шаги по настройке и использованию этих технологий, что делает её ценным ресурсом для практического применения.

Источник: Weaviate Blog

Похожие материалы

Hugging Face - Blog · Память и RAG Обучение мультимодальных моделей эмбеддингов и ранжирования Hugging Face выпустила гайд по обучению и тонкой настройке мультимодальных моделей эмбеддингов и ранжирования на базе Sentence Transformers. Это важно для разработчиков ИИ-агентов, так как мультимодальные эмбеддинги позволяют обрабатывать текстовые и визуальные данные в едином пространстве представлений, что критично для систем RAG (Retrieval-Augmented Generation). arXiv · Память и RAG Как RAG помогает бороться с галлюцинациями в мультимодальных моделях Исследователи из MIT и других ведущих университетов предложили новый подход к снижению визуальных галлюцинаций в мультимодальных языковых моделях (MLLMs). Эти системы, способные обрабатывать как текстовые, так и визуальные данные, часто демонстрируют уверенность в своих ответах, даже когда визуальные данные слабые или неоднозначные. Это приводит к так называемым "галлюцинациям" — выводам, не соответствующим реальности. The latest research from Google · Память и RAG Как Gemini Enterprise Agent Platform улучшает RAG для ИИ-агентов Google представил Agentic RAG — подход к Retrieval-Augmented Generation (RAG) в рамках своей платформы Gemini Enterprise Agent. Этот метод направлен на повышение надёжности и точности ответов ИИ-агентов за счёт улучшенного извлечения и использования контекста из внешних источников. Hacker News · Память и RAG Сравнение BM25, векторного и гибридного поиска для RAG В статье на Weaviate Playground проведён подробный анализ трёх подходов к поиску информации: BM25, векторного поиска и их комбинации в гибридном режиме. Это особенно важно для разработчиков ИИ-агентов, так как эффективный поиск — ключевой компонент систем RAG (Retrieval-Augmented Generation). arXiv · Память и RAG Как RAG помогает ИИ-агентам решать сложные задачи через аналогии Исследователи из MIT и Google Research предложили новый подход к улучшению способности языковых моделей решать сложные задачи через аналогии. В работе, опубликованной на arXiv, они демонстрируют, как Retrieval-Augmented Generation (RAG) может быть адаптирован для более эффективного решения задач, требующих нестандартного мышления. Hacker News · Машинное обучение Исследование: эмбеддинги как основа современных ИИ-моделей Новое исследование под названием «Embeddings is all you need» предлагает радикальный взгляд на роль эмбеддингов в современных ИИ-моделях. Авторы утверждают, что эмбеддинги могут стать основой для построения более эффективных и универсальных моделей, заменяя традиционные архитектуры. Hugging Face - Blog · Память и RAG Granite Embedding Multilingual R2: новые эмбеддинги для RAG IBM представила Granite Embedding Multilingual R2 — набор мультиязычных эмбеддингов с контекстом до 32K токенов. Это открытая модель под лицензией Apache 2.0, которая демонстрирует лучшее качество ретриваля среди моделей с менее чем 100 миллионами параметров. Hugging Face - Blog · Память и RAG Новые мультимодальные модели для эмбеддингов и ранжирования Команда Sentence Transformers представила новые мультимодальные модели для создания эмбеддингов и ранжирования. Эти модели способны обрабатывать как текстовые, так и визуальные данные, что делает их полезными для задач, требующих интеграции разных типов информации. Weaviate Blog · Память и RAG Как качество ретривала влияет на эффективность RAG-систем Исследователи из Weaviate (разработчики векторной БД) опубликовали анализ, посвящённый роли ретривала в RAG-системах. Они утверждают, что даже самые мощные языковые модели не смогут давать качественные ответы, если ретривал не обеспечивает актуальные и релевантные данные. Weaviate Blog · Память и RAG Создание RAG-приложения для юриспруденции за 36 часов Команда Weaviate разработала готовое к продакшену RAG-приложение для юридической сферы всего за 36 часов. В основе проекта лежат Query Agent и новая библиотека Weaviate Agent Skills.

← Все материалы