論文の概要: Beyond Text: Optimizing RAG with Multimodal Inputs for Industrial Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.21943v1
• Date: Tue, 29 Oct 2024 11:03:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:42:34.529289
• Title: Beyond Text: Optimizing RAG with Multimodal Inputs for Industrial Applications
• Title（参考訳）: Beyond Text: 産業用マルチモーダル入力によるRAGの最適化
• Authors: Monica Riedler, Stefan Langer,
• Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)は、質問に答える際、印象的な能力を示してきたが、それらはドメイン固有の知識に欠け、幻覚を起こす傾向がある。 Retrieval Augmented Generation(RAG)は、これらの課題に対処するためのアプローチのひとつであり、マルチモーダルモデルは、テキストとイメージの両方を処理するための有望なAIアシスタントとして現れている。 本稿では,産業領域のRAGシステムにマルチモーダルモデルをどのように組み込むかを決定するための一連の実験について述べる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.7636375810345744
• License:
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in answering questions, but they lack domain-specific knowledge and are prone to hallucinations. Retrieval Augmented Generation (RAG) is one approach to address these challenges, while multimodal models are emerging as promising AI assistants for processing both text and images. In this paper we describe a series of experiments aimed at determining how to best integrate multimodal models into RAG systems for the industrial domain. The purpose of the experiments is to determine whether including images alongside text from documents within the industrial domain increases RAG performance and to find the optimal configuration for such a multimodal RAG system. Our experiments include two approaches for image processing and retrieval, as well as two LLMs (GPT4-Vision and LLaVA) for answer synthesis. These image processing strategies involve the use of multimodal embeddings and the generation of textual summaries from images. We evaluate our experiments with an LLM-as-a-Judge approach. Our results reveal that multimodal RAG can outperform single-modality RAG settings, although image retrieval poses a greater challenge than text retrieval. Additionally, leveraging textual summaries from images presents a more promising approach compared to the use of multimodal embeddings, providing more opportunities for future advancements.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、質問に答える際、印象的な能力を示してきたが、それらはドメイン固有の知識に欠け、幻覚を起こす傾向がある。 Retrieval Augmented Generation(RAG)は、これらの課題に対処するためのアプローチのひとつであり、マルチモーダルモデルは、テキストとイメージの両方を処理するための有望なAIアシスタントとして現れている。 本稿では,産業領域向けRAGシステムにマルチモーダルモデルをどのように組み込むかを決定するための一連の実験について述べる。 本実験の目的は,産業領域内の文書のテキストに付随する画像を含めることでRAG性能が向上するか否かを判定し,マルチモーダルRAGシステムの最適構成を求めることである。 我々の実験には、画像処理と検索のための2つのアプローチと、回答合成のための2つのLLM(GPT4-VisionとLLaVA)が含まれる。 これらの画像処理戦略には、マルチモーダル埋め込みの使用と、画像からのテキスト要約の生成が含まれる。 LLM-as-a-Judge 法を用いて実験を行った。 以上の結果から,マルチモーダルRAGは単一モダリティRAG設定より優れていることがわかったが,画像検索はテキスト検索よりも大きな課題となっている。 さらに、画像からテキスト要約を活用することは、マルチモーダル埋め込みの使用よりもより有望なアプローチを示し、将来の進歩の機会を提供する。

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