RAG Multimodal na Prática com Modelos Open-source

No nosso último post, vimos sobre os modelos multimodais, que integram várias modalidades em uma única representação para realizar tarefas complexas.

Inclusive, se você é um assinante pago, teve acesso a um exemplo prático de como gerar imagens usando um modelo open-source no Google Colab.

No artigo de hoje, vamos ver como criar um sistema de RAG multimodal onde nosso assistente vai interagir com uma base de dados de imagens.

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O que é RAG

O RAG tradicional é um processo que envolve:

1. Recuperação (Retrieval): o sistema busca informações relevantes em uma base de conhecimento (documentos, artigos, PDFs, etc.).

2. Geração (Generation): um modelo de linguagem usa essas informações como contexto para produzir uma resposta.

Essa abordagem permite que o modelo acesse informações atualizadas, sem depender apenas do que foi aprendido durante o treinamento (veja como criar um chatbot com RAG).

E o que muda no RAG Multimodal?

O RAG multimodal amplia essa ideia, permitindo buscar e raciocinar sobre diferentes tipos de dados, como imagens, sons e vídeos.

Imagine que você envie uma foto de uma radiografia e pergunte:

“O que essa imagem indica sobre o pulmão esquerdo?”

Um sistema RAG multimodal pode:

• Usar um modelo de visão para entender a imagem;

• Buscar em uma base de dados médica casos semelhantes;

• E finalmente, gerar uma resposta textual explicativa, combinando o contexto recuperado com a análise visual.

Exemplo prático

Vamos colocar a mão na massa e criar nosso RAG multimodal!

O código completo que roda no Google Colab pode ser baixado na nossa página de Notebooks.

Nosso RAG multimodal vai ser construído combinando dois modelos: