Multimodal RAG란 무엇인가?
카테고리
프로그래밍/소프트웨어 개발
서브카테고리
인공지능
대상자
- 개발자/데이터 과학자/AI 엔지니어
- 난이도: 중간 이상 (RAG 기초 지식 필수)
핵심 요약
- RAG(Retrieval-Augmented Generation)는 문서에서 정보를 검색하여 AI 모델의 답변을 보완하는 기법이다.
- Multimodal RAG는 텍스트 외에도 이미지, 그래프, 오디오 등 다양한 모달리티를 처리할 수 있는 확장형 RAG 시스템이다.
- 핵심 기술 요소: MLLM(Multimodal Large Language Model), Embedding 모델(CLIP, Sentence-BERT), Vector Database(Chroma DB, FAISS)
섹션별 세부 요약
1. RAG의 개념 및 필요성
- RAG의 역할: AI가 최신 데이터 및 문서 정보를 실시간으로 검색하여 답변의 정확도와 최신성을 확보.
- 문제점: 기존 RAG는 텍스트만을 처리하므로, 이미지/그래프/음성 등 비텍스트 정보를 활용하지 못함.
- 예시: ChatGPT 같은 모델이 구체적인 질문에 대해 정확한 답변을 제공하지 못하는 경우.
2. Multimodal RAG의 장점
- 다양한 모달리티 처리: 이미지, 그래프, 오디오 등 비텍스트 정보를 이해하여 더 풍부한 답변 생성.
- 실제 사례:
- PDF 내 그래프 분석 → 트렌드 추출
- 제품 사진의 미세한 스크래치 식별 → 정확한 제품 설명 생성
- 회의 녹음의 강조 부분 분석 → 핵심 내용 요약
3. Multimodal RAG의 구현 도전 과제
- 모달리티별 처리 어려움:
- 이미지 인식과 음성 분석은 서로 다른 기술이 필요.
- 데이터의 특성 차이: 휴가 사진의 감정 분석 vs. 건축 설계도의 세부 정보 추출.
- 다양한 데이터 통합의 기술적 복잡성:
- 그래프와 텍스트 설명의 연관성 유지
- 다양한 모달리티의 세미틱 정보 통합
4. Multimodal RAG 구현 전략
- 전략 1: 공통 임베딩 공간(Common Embedding Space)
- CLIP 모델로 텍스트/이미지/음성을 동일 공간에 매핑.
- 장점: 기존 RAG 시스템 활용 가능.
- 단점: 고비용의 대규모 모델 필요.
- 전략 2: 모달리티 전환(Translating One Modality to Another)
- 이미지를 텍스트로 변환 후 기존 RAG 시스템에 입력.
- 장점: 새로운 모델 구축 필요 없음.
- 단점: 이미지의 원본 정보 손실.
- 전략 3: 분리된 저장소와 재랭킹(Separate Stores and Re-ranking)
- 텍스트/이미지/그래프 별로 저장소 분리.
- 재랭킹 알고리즘으로 최적의 정보 추출.
- 장점: 모달리티별 전문성 강화.
- 단점: 필터링 단계 복잡성 증가.
- 전략 4: 하이브리드 접근(Hybrid Approaches)
- 여러 전략을 조합하여 최적의 성능 달성.
5. Multimodal RAG 시스템 구성 요소
- MLLM(Multimodal Large Language Model): LLaVa, GPT-4V, Qwen-VL 등.
- Embedding 모델: CLIP, Sentence-BERT.
- Vector Database: Chroma DB, Milvus, FAISS.
- 데이터 추출 도구: Unstructured.io (PDF, Word 문서의 텍스트/이미지 추출).
- Orchestration 도구: LangChain (프로세스 통합 및 조율).
결론
- Multimodal RAG는 다양한 모달리티를 통합하여 AI의 이해력을 극대화하는 기술.
- 실무 적용 시:
- MLLM, Embedding 모델, Vector DB의 조합 활용 필수.
- 모달리티별 전환/분리 전략의 선택에 따라 성능 차이 발생.
- 대규모 모델과 고성능 인프라가 필요함.