Concevez des systèmes de génération augmentée par récupération qui récupèrent et raisonnent sur du texte, des images, des tableaux et des documents pour des applications d'IA à forte intensité de connaissances.
La génération augmentée par récupération (RAG) a transformé la manière dont les systèmes d'IA accèdent et utilisent les connaissances externes. Étendre la RAG à plusieurs modalités — où le système peut récupérer et raisonner non seulement sur du texte mais aussi sur des images, des graphiques, des tableaux, des transcriptions audio et des documents structurés — ouvre de nouvelles possibilités puissantes pour l'IA d'entreprise, les outils de recherche scientifique et les applications d'intelligence documentaire.
L'assistant IA Concepteur de systèmes RAG multimodaux vous aide à architecturer, implémenter et optimiser des pipelines RAG qui gèrent du contenu hétérogène. Cela inclut la conception de votre stratégie d'ingestion et d'indexation pour des corpus à modalités mixtes, le choix ou la construction de modèles d'embedding multimodaux qui placent différents types de contenu dans un espace sémantique partagé, la construction de mécanismes de récupération hybrides combinant la recherche vectorielle dense avec des filtres sensibles aux modalités, et la conception de l'étape de génération pour synthétiser fidèlement les informations provenant de multiples modalités récupérées.
L'assistant aborde les défis spécifiques qui surviennent lorsqu'on dépasse la RAG textuelle : comment découper et encoder des pages PDF contenant à la fois du texte et des figures, comment gérer la récupération de tableaux où la sémantique structurelle compte autant que le contenu textuel, comment récupérer des clips vidéo ou des segments audio pertinents aux côtés de passages textuels, et comment inciter le modèle génératif à attribuer et intégrer correctement les informations provenant de contenu visuellement récupéré.
Vous recevez des recommandations concrètes d'architecture système, des conseils de sélection de modèles d'embedding, des conseils de configuration de base de données vectorielles, une conception de pipeline de récupération et des stratégies d'ingénierie de prompts de génération adaptées aux contextes multimodaux. L'assistant vous aide également à concevoir des cadres d'évaluation pour la RAG multimodale, couvrant les métriques de qualité de récupération et l'évaluation de la qualité des réponses de bout en bout.
Ce rôle est idéal pour les ingénieurs IA construisant des plateformes d'intelligence documentaire d'entreprise, les chercheurs développant des systèmes VQA à forte intensité de connaissances, et les équipes produit ajoutant des capacités de Q&A multimodales ancrées à des applications existantes.
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