멀티모달 RAG: 텍스트를 넘어 AI의 이해력을 확장하는 차세대 검색 증강 생성 기술

핵심 기술: 멀티모달 RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 텍스트뿐만 아니라 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형태의 데이터를 이해하고 활용하여 AI의 응답 정확성과 깊이를 혁신적으로 향상시키는 기술입니다.

기술적 세부사항:
* 기존 RAG의 한계 극복: 전통적인 RAG는 텍스트 중심이었으나, 멀티모달 RAG는 이미지 내 객체 인식, 그래프 분석, 표 데이터 해석 등을 통해 정보 처리 범위를 확장합니다.
* 다양한 데이터 형식 지원: 이미지, 오디오, 비디오, 스프레드시트, 그래프 등 비텍스트 데이터를 AI가 이해하고 활용할 수 있도록 합니다.
* 활용 사례: 복잡한 보고서 분석, 시각 정보 기반 챗봇, 인터랙티브 매뉴얼 등에서 실질적인 가치를 제공합니다.
* 구현 전략: 데이터 통합을 위한 공통 임베딩 공간 활용, 모달리티 간 변환, 분리된 저장소 및 재순위화, 하이브리드 접근 방식 등 다양한 전략이 존재합니다.
* 핵심 구성 요소: 멀티모달 LLM(MLLM), 임베딩 모델, 벡터 데이터베이스, 데이터 파싱/추출 도구, 오케스트레이션 도구(LangChain 등)가 필요합니다.
* 작동 방식: 데이터 전처리(추출, 분류, 요약/캡셔닝, 임베딩) 후 벡터 데이터베이스에 저장하고, 사용자 쿼리를 기반으로 관련 정보를 검색 및 통합하여 MLLM이 최종 응답을 생성합니다.

개발 임팩트: 복잡한 다중 형식 데이터를 다루는 AI 애플리케이션의 성능과 사용자 경험을 크게 향상시킬 수 있으며, AI가 현실 세계의 정보를 더 깊이 이해하고 상호작용할 수 있도록 합니다.

톤앤매너: 최신 AI 기술 동향에 대한 전문가적이고 기술적인 분석을 제공하며, 복잡한 개념을 명확하고 구조화된 방식으로 설명합니다.