Az üzleti keresési rendszerek hatékonyságának növelése érdekében az információk feldolgozásában kulcsszerepet játszik, hogy milyen technológiát alkalmazunk. Az utóbbi időben a RAG (Retrieval-Augmented Generation) modellek két különböző típusát hasonlították össze: a Vision-RAG és a Text-RAG megközelítéseket.
A RAG modellek célja, hogy a nagy mennyiségű adatból a lehető legpontosabb és legrelevánsabb információkat nyerjék ki. Azonban az ilyen rendszerek leggyakrabban a visszakeresés során szenvednek el hibákat, nem pedig a generálás fázisában. A Text-RAG esetében, ahol a szöveges adatok feldolgozása történik, gyakori probléma, hogy a PDF dokumentumok szövegformátumba való átalakítása során elvesznek az elrendezési információk, a táblázatok szerkezete és a képekkel kapcsolatos hivatkozások. Ezek a veszteségek jelentősen csökkentik a visszakeresés pontosságát és hatékonyságát, még mielőtt a nagy nyelvi modellek (LLM) egyáltalán működésbe lépnének.
A Vision-RAG modell ezzel szemben a vizuális-kommunikációs beágyazásokat használja fel, hogy a teljesen megjelenített oldalakat dolgozza fel. Ez a megközelítés közvetlenül célozza meg a Text-RAG által okozott szűk keresztmetszetet, különösen akkor, ha vizuálisan gazdag szöveggyűjteményekkel van dolgunk. A Vision-RAG modell így jelentős előrelépést mutat az end-to-end folyamatokban, különösen azokban az esetekben, amikor a vizuális elrendezés és a kontextus megőrzése kritikus fontosságú.
Az üzleti keresési rendszereknél tehát fontos mérlegelni, hogy milyen típusú RAG modellt kívánunk alkalmazni. Míg a Text-RAG modellek a hagyományos szöveges adatok feldolgozásában jeleskednek, a Vision-RAG megoldások különösen hasznosak, ha a vizuálisan összetett anyagok pontos visszakeresése a cél. Ahogy a technológia fejlődik, és az adatfeldolgozási igények egyre komplexebbé válnak, a cégeknek érdemes lehet a Vision-RAG modellek alkalmazását megfontolni, hogy a lehető legjobb eredményeket érjék el információkeresési folyamataikban.
