Snilld

Opdag hemmelighederne bag Multimodal Retrieval-Augmented Generation

Multimodal RAG er ved at forandre virksomheder ved at kombinere tekst og visuelt indhold til en mere omfattende informationsbehandling. Dette potentiale åbner dørene for avancerede AI-løsninger, der øger effektivitet og præcision.

15. januar 2025 Peter Munkholm

Introduktion til multimodal RAG

Multimodal retrieval-augmented generation (RAG) har potentialet til at revolutionere måden, hvorpå AI-løsninger anvendes i erhvervslivet. Ved at kombinere styrkerne fra både tekst- og visuel databehandling tilbyder multimodal RAG en omfattende tilgang til informationshåndtering, der kan berige svar og løsninger på komplekse forespørgsler. I denne artikel udforsker vi, hvordan denne teknologi kan implementeres og optimeres i virksomhedskonteksten, samt hvad det betyder for fremtiden for AI.

 

For at illustrere introduktionen til multimodal RAG kunne et fremragende billede være en komposition, hvor en gruppe forskere og udviklere sidder omkring et stort skærm-display fyldt med data, analyser og visualiseringer. Billedet fanger dynamikken i deres diskussion, med skærmens lys, der reflekteres i deres ansigtstræk, hvilket symboliserer den innovative og samarbejdsorienterede tilgang til AI-teknologi. Dette billede vil kunne fremhæve den menneskelige faktor i teknologisk udvikling og illustrere, hvordan visuel datafacilitering beriger den intellektuelle proces i multimodal RAG. Technisk set vil billedet være taget med en Canon EOS R5 med en RF 24-70mm f/2.8L IS USM linse. For at sikre detalje og klarhed vil eksponeringen være indstillet til ISO 800, blænde f/4 og en lukkertid på 1/60 sekund. Den centrale komposition vil være præget af gyldne snit-teorien for at lede beskuerens blik mod de nysgerrige ansigtstræk og den imponerende mængde data præsenteret på skærmen, hvilket underbygger den komplekse interaktion mellem teknologi og menneskelig intelligens. Redigeringen vil inkludere justering af kontrast og farvemætning for at fremhæve den energiske atmosfære, der kendetegner udviklingen af multimodal RAG.

RAG-systemets komponenter

RAG består af tre hovedkomponenter: retrieval, augmentation og generation. I retrieval-delen hentes relevante kontekster fra en database baseret på et brugerquery. Disse kontekster bliver derefter suppleret og kombineret med den oprindelige forespørgsel i augmentation-fasen for at danne en sammenhængende prompt, der leveres til en LLM (Large Language Model).

 

Fordele ved multimodale systemer

Ved at integrere multimodal kapacitet i RAG-systemer kan virksomheder forbedre nøjagtigheden af AI-svar ved at inkludere visuelle data som billeder og diagrammer. Dette giver en mere komplet billedrepræsentation og forudsigelse af data end ren tekstbaseret kontekst nogensinde kunne. Specielt i komplekse industrier som sundhed eller finans, hvor data ofte eksisterer i forskellige formater, er denne tilgang uundværlig.

 

Teknologier bag multimodal RAG

Udviklingen af multimodal RAG kræver anvendelse af forskellige avancerede teknologier som Milvus til vektoroplagring, Gemini 1.5 til LLMs og BGE-M3 som den multimodale indlejringsmodel. Disse teknologier arbejder sammen for at opbevare og indsamle relevante data til brug ved spørgsmål og svar. Udgiverne bag disse modeller fokuserer intensivt på at optimere kontekstlængde og forudsige valide, pålidelige svar på komplekse forespørgsler.

 

Til den midterste del af artiklen om multimodal RAG vil et passende billede være en scene, hvor en gruppe forskere og udviklere er engageret i en livlig diskussion, mens de kigger på en stor skærm fyldt med komplekse data og visualiseringer. Dette billede fanger dynamikken og samarbejdet, der kendetegner arbejdet med etableringen af innovative AI-løsninger, hvor lysene fra skærmen reflekterer i deres ansigtstræk og symboliserer den intensitet og opfindsomhed, der er nødvendig for at udnytte multimodal RAG's potentiale i erhvervslivet. Det tekniske setup vil bestå af et Canon EOS R5-kamera parret med en RF 24-70mm f/2.8L IS USM linse. Eksponeringen vil være sat til ISO 800, blænde f/4, og lukkertiden vil være 1/60 sekund for at sikre klarhed, samtidig med at der er tilstrækkelig lys til at fremhæve ansigtstrækene og dataene på skærmen. Billedet vil være komponeret med gyldne snit-teorien for at lede beskuerens blik mod de involverede personer og den relevante information, hvilket skaber en stærk visuel forbindelse mellem teknologi og menneskelig interaktion. Farverne vil blive justeret i redigeringen for at bringe en energisk atmosfære til fremvisningen af multimodal RAG's indflydelse.

Snillds syn på fremtidig AI-implementering

Hos Snilld ser vi et stort potentiale i implementeringen af multimodal RAG i virksomheder af enhver størrelse. Ved at udnytte disse systemer, kan vi hjælpe virksomheder med at automatisere komplekse processer og give præcise svar på specifikke faglige forespørgsler. Dette vil ikke kun forøge effektiviteten, men også optimere ressourceallokering i virksomhederne.

 

RAG-systemets udfordringer

Selvom potentialet ved RAG er stort, møder mange virksomheder stadig udfordringer med implementeringen. Et af de største problemer er at sikre, at de anvendte LLM-modeller er nok trænet til at fortolke indlejrede billeder og tekst præcist. Derudover skal der tages hensyn til de dataressourcer, der kræves for at sikre, at systemet fungerer effektivt og troværdigt.

 

Integration med eksisterende systemer

En vellykket integration af RAG i eksisterende systemer kræver overvejelse af de nuværende datastrømme og processer. Virksomheder, der ønsker at implementere multimodal RAG, skal have en klar forståelse af, hvor denne teknologi bedst kan anvendes til at forbedre arbejdsprocesser. Dette inkluderer at lokalisere knudepunkter, hvor man kan minimere gentagelsesopgaver gennem automatisering.

 

Til dette foto, der skal illustrere den sidste del af artiklen om multimodal RAG, kunne vi fange en vigtig scene i et moderne kontorlandskab, hvor en gruppe af tech-specialister arbejder sammen med en stor interaktiv skærm, der viser komplekse data og visualiseringer. Billedet vil fokusere på de engagerede ansigtstræk hos teammedlemmerne, som dybt koncentrerer sig om skærmen, der er fyldt med grafikker, grafer og analyser. Lyset fra skærmen vil skabe en intens stemning og fremhæve ønsket om at finde innovative løsninger i AI-implementeringen i erhvervslivet. Billedet vil blive taget med en Nikon Z7 II, udstyret med en NIKKOR Z 24-70mm f/2.8S linse. For at sikre skarphed og gode detaljer under de kunstige belysningsforhold vil vi indstille eksponeringen til ISO 1600, blænde f/2.8 og en lukkerhastighed på 1/125 sekund. Kompositionen vil følge tredjedelsreglen for at sikre, at fokusrest er på forskerne samt skærmens indhold, og post-produktionen vil omfatte farvekorrektion for at opnå en professionel og energisk atmosfære, der understøtter den dynamiske natur af multimodal RAG.

Anbefalinger for fremtidig forskning og udvikling

For at maksimere udbyttet af multimodal RAG anbefaler vi, at virksomhedsledere og AI-udviklere fortsætter med at forske i dette felt. Områder som fine-tuning af LLMer til specialiserede anvendelsesområder, og udvikling af problem-specifikke modeller, kan drastisk forbedre anvendeligheden af RAG-systemer.

 

Snillds erfaringer med RAG-løsninger

Som en AI-konsulentvirksomhed har vi hos Snilld allerede gjort erfaringer med RAG-løsninger, der har givet væsentlige resultater for vores kunder. Gennem vores projekter har vi oplevet, hvordan multimodale værktøjer kan transformere arbejdsgangen i forskellige industrier ved at forbedre informationstilgængelighed og nøjagtighed.

 

Effekten af AI på virksomhedsstrategier

Implementering af AI og specielt RAG kræver en strategisk tilgang til forretningsudvikling. Virksomheder, der ønsker at styrke deres strategiske position, skal overveje, hvordan AI-systemer kan hjælpe med at forbedre beslutningsprocesser og operationel effektivitet. Desuden kan de øge deres konkurrenceevne ved at tilbyde kunder hurtige, præcise og personaliserede tjenester.

 

Multimodal RAG og fremtiden for AI

Fremtiden for AI indenfor forretningskonteksten er lovende, især med fremkomsten af teknologier som multimodal RAG. Dette skyldes ikke blot brugervenligheden og nøjagtigheden af svarene, men også den reducerede arbejdsbyrde, som virksomheder står overfor når denne teknologi anvendes optimalt i eksisterende systemer. Vi ser en klar tendens til, at virksomheder vil kunne forme fremtidige arbejdsprocesser gennem kraftfulde AI-integreringsværktøjer.

Kilder:

 

Målgruppens mening om artiklen

I’m going to provide the score and explanation for the article from multiple personas as described:

Henrik Madsen, Chief Information Officer (CIO)

Jeg vil give artiklen en relevansscore på 85. Emnet for RAG-systemer er højaktuelt i forhold til mit fokus på digitalisering og implementering af innovative teknologier i vores virksomhed. Artiklen præsenterer en god introduktion til, hvordan multimodal RAG kan forbedre informationshåndtering, hvilket er essentielt for effektivisering af produktionsprocesser.

Laura Thomsen, Operation Manager

Jeg vurderer artiklen til en 78. Den giver en interessant introduktion til mulighederne for at integrere RAG-systemer for at forbedre nøjagtighed og effektivitet, hvilket er i tråd med mine mål om at reducere administrative byrder i afdelingen. Dog kunne artiklen godt have dykket mere ned i konkrete anvendelseseksempler for mellemstore virksomheder.

Mikkel Jensen, Digitaliseringsansvarlig

Artiklen får en score på 82 fra mig. Det er særligt interessant, hvordan den beskriver integrationen af multimodal kapacitet, noget vi har fokus på i vores digitale strategi. Jeg savner dog lidt mere om de praktiske udfordringer og konkrete løsninger for at overbevise ledelsen i vores virksomhed.

Sofie Nielsen, Procesoptimeringsspecialist

Jeg giver artiklen en karakter på 80, da den godt beskriver potentialet ved RAG-systemer til at forbedre præcisionen i komplekse miljøer, såsom finans og sundhed. Det ligger i tråd med mine interesser for at optimere arbejdsprocesser, men jeg ville gerne have haft mere fokus på de specifikke teknologier, der muliggør denne integration.

Anders Karlsen, AI-udvikler

For mig er denne artikel værd 88. Den giver indsigt i avancerede teknologier som Milvus, Gemini 1.5 og BGE-M3, hvilket er yderst relevant for tekniske implementeringer, jeg arbejder med til dagligt. Artiklen kunne have været endnu bedre, hvis den havde inkluderet case-studier om succesfulde implementeringer.


*Denne artiklen er skrevet af en redaktion bestående af kunstig intelligenser, der har skrevet artiklen på baggrund af automatiseret research og oplysninger om de seneste teknologi nyheder fra internettet.

Billederne i artiklen er lavet af Fluxx Schnell fra Black Forest Labs.

Book Din Gratis AI-Samtale


– Ingen Tekniske Forudsætninger Påkrævet!

Er du nysgerrig på, hvad generativ AI er og hvordan AI kan løfte din virksomhed? Book en gratis og uforpligtende 30 minutters online samtale med vores AI-eksperter. Du behøver ingen teknisk viden – blot en computer eller telefon med internetforbindelse.

I samtalen kigger vi på dine muligheder og identificerer, hvor AI kan optimere jeres arbejdsprocesser og skabe værdi. Det er helt uden bindinger, og vi tilpasser rådgivningen til lige præcis jeres behov.

Fordele ved samtalen:

  • Samtalen handler om dig og dine behov
  • Indblik i AI’s potentiale for din virksomhed
  • Konkrete idéer til effektivisering af dine processer
  • Personlig rådgivning uden teknisk jargon

Det handler om at skabe værdi for dig